在云上运行Hadoop，很多人担心性能。因为一提到虚拟化就会有人想到有成本，往往得出有偏见的结论-在云上运行肯定比物理机器上运行性能差。确实，在云上运行Hadoop对平台方还是面临一些挑战的，下面主要讲述这些挑战及平台方怎么解决的。
作者：阿里封神来源：云栖博客|2016-06-02 14:15 收藏 分享
前言
在云上运行Hadoop，很多人担心性能。因为一提到虚拟化就会有人想到有成本，往往得出有偏见的结论-在云上运行肯定比物理机器上运行性能差。如果单独把10台物理机虚拟化跑Hadoop，这肯定是有部分性能的开销的。但是如果在公共云上，情况就不是这样了。因为公共云虚拟化的开销最终是由平台方来承担的，其一是平台方采购机器有规模优势，其二平台方可以在保证虚拟机性能的情况超卖部分资源。
平台卖给用户8core32g的虚拟机就保证有这个规格的能力的。结合云上的弹性优势，企业的总体成本是会下降的。
在云上运行Hadoop对平台方还是面临一些挑战的，下面主要讲述这些挑战及平台方怎么解决的。
云上Hadoop的挑战-Shuffle
Shuffle分为Push模式，Pull模式。Push模式就是直接通过网络发送到下一个节点，比如：storm、flink。Pull模式就是数据先存储在本地，再启动下一个节点拉取数据，比如：Hadoop MR、Spark。
在push模式下，主要瓶颈点是网络。在一般的云环境中，网络跟线下没有太多的区别，可以满足需求。
在pull模式下，主要瓶颈点是磁盘。在云环境中，会提供本地磁盘或者用SDD加速的方案。如下：
另外：
根据spark社区的报告，在机器学习等很多场景下，瓶颈点现在是CPU了
云上Hadoop的挑战-数据本地化
数据本地化含义是分析时，把计算移动到数据节点的。如果计算存储分离，则存在数据放在OSS中，需要从OSS远程拉取数据。一般情况下，认为这样会有性能问题。
当前，网络的带宽发展非常快：
从09年到16年对比，大约带宽提升100倍左右，让大家影响深刻的是家庭带宽从4Mbps到了100Mbps了，4G也流行起来了，笔者现在基本不在电脑上存放电影，直接在线看的。现在很多机房在做100Gbps点到点的带宽。磁盘本身并没有太大的吞吐量的提升。还可以采取压缩算法把存储量减少。在 ETL场景下，往往只需要晚上运行数个小时，对性能本身不是太敏感;机器学习场景需要内存缓存数据;流式计算本身数据在移动的。
整体来讲，会随着带宽的增加、业务场景的实时化、多元化，数据本地化不是必须的。
云上Hadoop的挑战-自动化运维
作业的管理、任务编排、监控、报警这些基本功能都还好。Hadoop本身非常复杂，如果Hadoop本身出现点什么问题，则会影响作业的运行。
这些问题包括但是不仅限于：
Master挂各种日志清理等节点挂掉，自动补回Datanode掉线处理NodeManager掉线处理Job运行监控报警负载过高监控报警节点数据均衡单节点扩容版本自动升级重要数据备份Hbase等指标监控报警Storm等指标监控报警
我们需要自动化诊断这些问题并在用户、平台的共同参与下把这些问题解决。
云上Hadoop的挑战-专家建议
是否需要扩容
Hive SQL，可以给SQL评分，给出最优写法
分析存储，比如：指明是否需要压缩;小文件是否过多，是否需要合并;访问记录分析，是否可以把冷数据归档处理
分析运行时各种JOB统计信息，如：Job的map时间是否过小，运行时reduce是否数据倾斜，单个job是否有一些参数调整
这个主要是针对存储、作业调优的，优化性能之类的。在一般企业内部是没有这套系统的。云上可以做成一套这样的系统，帮助广大的中小企业
本文转自d1net（转载）