引言
在云上云行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，帮助广大的企业。
版权声明
笔者微博：阿里封神 欢迎转载，但请保留原文地址
其它云上Hadoop之X系列见：
- 云上Hadoop之部署结构
- 云上Hadoop之最佳实践
- Hadoop在云上之优势