Hadoop、Spark、HBase与Redis的适用性讨论（一）：Hadoop Vs. Spark

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　　最近在网上又看到有关于Hadoop适用性的讨论[1]。想想今年大数据技术开始由互联网巨头走向中小互联网和传统行业，估计不少人都在考虑各种“纷繁复杂”的大数据技术的适用性的问题。这儿我就结合我这几年在Hadoop等大数据方向的工作经验，与大家讨论一下Hadoop、Spark、HBase及Redis等几个主流大数据技术的使用场景（首先声明一点，本文中所指的Hadoop，是很“狭义”的Hadoop，即在HDFS上直接跑MapReduce的技术，下同）。
　　我这几年实际研究和使用过大数据（包含NoSQL）技术包括Hadoop、Spark、HBase、Redis和MongoDB等，这些技术的共同特点是不适合用于支撑事务型应用，特别是与“钱”相关的应用，如“订购关系”、“超市交易”等，这些场合到目前为止还是Oracle等传统关系型数据库的天下。
　　先说Hadoop/MapReduce和Spark，他们俩最适合的都是做离线型的数据分析，但Hadoop特别适合是单次分析的数据量“很大”的情景，而Spark则适用于数据量不是很大的情景。这儿所说的“很大”，是相对于整个集群中的内存容量而言的，因为Spark是需要将数据HOLD在内存中的。一般的，1TB以下的数据量都不能算很大，而10TB以上的数据量都是算“很大”的。比如说，20个节点的一个集群（这样的集群规模在大数据领域算是很小的了），每个节点64GB内存（不算很小，但也不能算大），共计1.28TB。让这样规模的一个集群把500GB左右的数据HOLD在内存中还是很轻松的。这时候，用Spark的执行速度都会比Hadoop快，毕竟在MapReduce过程中，诸如spill等这些操作都是需要写磁盘的。
　　这儿有2点需要提一下：1）一般情况下，对于中小互联网和企业级的大数据应用而言，单次分析的数量都不会“很大”，因此可以优先考虑使用Spark，特别是当Spark成熟了以后（Hadoop已经出到2.5了，而Spark才刚出1.0呢）。比如说，中国移动的一个省公司（在企业级，移动公司的数据量还是算相当大的），他们单次分析的数量一般也就几百GB，连1TB都很少超过，更不用说超过10TB了，所以完全可以考虑用Spark逐步替代Hadoop。2）业务通常认为Spark更适用于机器学习之类的“迭代式”应用，但这仅仅是“更”。一般地，对于中等规模的数据量，即便是不属于“更适合”范畴的应用，Spark也能快2～5倍左右。我自己做过一个对比测试，80GB的压缩数据（解压后超过200GB），10个节点的集群规模，跑类似sum和group-by的应用，MapReduce花了5分钟，而spark只需要2分钟。
　　【待续】
　　1. Hadoop虽然强大，但不是万能的。http://database.51cto.com/art/201402/429789.htm