后 Hadoop 时代的大数据分析路在何方？

近期，Apache 软件基金会宣布归档了 13 个与大数据相关的项目，其中 10 个是属于 Hadoop 生态的项目，例如 Eagle、Sentry、Tajo等。

Apache Hadoop 作为一个完整的开源大数据套件，在过去的十多年里深刻影响了整个计算机界，随着各类新兴技术的发展， Hadoop 生态圈已经发生了巨大的变化。Hadoop 已死吗？如果是真的话，那么谁会取代？大数据分析的未来又将走向何处？

近日，由七牛云主办的 2021 ECUG Con 在上海顺利举办，Kyligence 首席架构师，Apache Kylin PMC Chair 史少锋先生受邀出席，现场分享了《大数据分析如何迎接后 Hadoop 时代》的主题演讲。本文将从 Hadoop 的发展历程、云原生趋势下的选择、大数据分析的未来展望等角度来跟大家聊一聊。

---- 以下是史少锋老师的会议实录 ----

Hadoop 为大数据而生

过去二十年里，人类一直处在一个数据爆炸的时代。企业的传统业务数据如订单、仓储的增量相对平缓，在整体数据量中的占比逐渐减少；取而代之的是人类数据（例如社交媒体、照片、行为画像等数据）和机器数据（日志、IoT 设备等）大量被采集和保存，它们的量级远远超过传统业务数据。在海量数据和人类既有能力之间，一直存在着巨大的技术缺口，这个缺口催生了各类大数据技术，从而诞生了我们所说的大数据时代。

根据业界普遍达成的共识，一个大数据系统需要满足 3 个方面的需求：

1. Volume：数据容量要大，这是大数据系统的首要特性；
2. Velocity：数据处理速度要快；
3. Variety：要能够处理多样的数据类型，包括结构化、半结构化、非结构化，甚至图片视频等等。

Hadoop 就是这样一个全功能的大数据处理平台，它包含了多种组件以满足不同的功能，例如 HDFS 做数据存储，Yarn 做资源管理，MapReduce 和 Spark 做数据计算和处理，Sqoop 做关系数据采集，Kafka做实时数据管道，HBase 做在线数据存储和访问，Impala 做在线 Ad-hoc 查询等；Apache Kylin 也是 Hadoop 生态组件中的一员，借助于其它组件来完成计算和存储，自身专注于高性能 OLAP 分析，从而对 Hadoop 生态能力形成补充。Hadoop 诞生后很快就利用集群并行计算，打破了由超级计算机保持的排序记录，证明了自己的实力，进而逐渐被企业和各种组织广泛采纳。

Hadoop 这十年

在借助“大数据”的东风以及 Apache 开源社区的影响力，Hadoop 快速普及，随之而来的是一票的商业化公司涌现。市场上主要的 Hadoop 发行商有海外的三架马车 Cloudera、Hortonworks 和 MapR，国内有星环、华为。此外，公有云厂商也在云上提供了托管的 Hadoop 服务，例如 AWS 的 EMR，阿里云的 E-MapReduce 等，他们共分了 Hadoop 的大部分市场份额。

但到 2018 年，整个市场风云突变，一则重磅新闻让整个 Hadoop 生态圈炸锅了：Cloudera 和 Hortonworks 合并了，也就是说这个市场上的第一名和第二名抱团了；紧接着 HPE 宣布收购 MapR，这些迹象在说明， 在 Hadoop 风光的表象之下，是企业经营困难，钱难赚了。

合并 Hortonworks 之后，Cloudera 又宣布，所有产品线全面收费，包括历史的开源版本也要付费后才能获取，开源的产品不再面向全部用户，而是仅仅针对付费用户。过去一直被大家免费使用的 HDP 发行版，也不再维护和提供下载了，未来都合并到统一的 CDP 平台了。

回看国内，云数融合也在加速，在 2021 华为智慧金融峰会上，华为云 CTO 张宇昕先生与 Kyligence 联合创始人兼 CEO 韩卿先生在峰会主论坛上共同宣布 Kyligence 与华为云的进一步合作，并发布了 Kyligence on Huawei Cloud，将实现与华为云服务无缝集成的云原生增强分析解决方案，从而帮助更多华为云上的企业用户以更高性能、更低成本来管理、分析以及最大化利用企业云上数据资产。

回看 Hadoop 的发展历史，它能兴起是因为用户对于大数据存储的旺盛需求。但在今天，用户对数据管理和分析有了新的需求，例如在线快速分析、存算分离或者 AI/ML 等面向人工智能与机器学习等方面， Hadoop 的支持比较有限，无法和一些新兴的技术相比较，例如这几年很火的 Redis，Elastisearch， Clickhouse 等都可以做大数据分析，对于客户而言，如果用单一技术就能满足需求，那么就大可不必去部署复杂的 Hadoop 平台了。

从另一个角度来看，云计算在过去十多年快速发展壮大，不光干翻了传统企业软件厂商如 IBM、HP 等，也一定程度上蚕食了 Hadoop 所处的大数据处理和分析市场。早期云厂商还只是在 IaaS 上提供了 Hadoop 的部署，例如 AWS EMR（它号称是全世界部署最多的 Hadoop 集群）。对于用户来说，云上托管的 Hadoop 服务可以随开随停，数据也可以放心地备份在云厂商的数据服务上，使用简单的同时也会节约资源和成本。

此外，云厂商还打造了很多面向特定场景的大数据服务，从而形成了一个完整的生态。例如 AWS 的 S3 实现数据的高持久低成本存储，Amazon DynamoDB 实现低延迟的 KV 数据存储和访问，以及无服务器的大数据查询服务 Athena 等。

除了新兴技术和云厂商的持续发力，Hadoop 本身的发展也逐渐显露“疲态”，堆积木的方式固然不错，但无形中也加大了用户的使用难度。从下图可以看到在2016年，Hadoop 上已经有超过 20个常用组件，这对于 Hadoop 用户来说学习和运维都是一个巨大的挑战。

综合以上因素来看，Hadoop 逐渐失去光环是必然的事情，并不是很意外；话说回来，任何一个技术都有其发展、成熟到衰落的一个过程，这是客观规律，没有任何技术可以逃脱。

那么 Hadoop 会退出历史舞台吗？我们相信这个事情不会很快发生，毕竟 Hadoop 的用户体量非常大，平台和应用的迁移成本非常高昂，所以今天的用户还会继续使用它，只是新的用户会逐渐减少。这个过程我们称它为“后 Hadoop 时代”。

既然进入了后 Hadoop 时代，作为 Hadoop 用户，如何面对这个转变过程呢，有哪些选项可以选择呢？选择是有的，就看你的荷包和技术能力了。

首先，指望像 Cloudera/Hortonworks 这样的技术厂商，再发布一个面向大众的高质量免费产品，基本上不可能了。事实证明他们早前的免费版 + 收费版双线走的路是不通的，所以日后 Cloudera 只会提供收费版本 CDP，免费午餐结束。至于是否有其它厂商愿意挺身而出再扛起免费大旗，这个就不得而知了；而且就算有这样的厂商，它的产品稳定性和先进性还不得而知，毕竟 Hadoop 的核心开发者可大都是在 Cloudera 和 Hortonworks 的。

但是这里大家别忘了，Hadoop 是托管在 Apache 基金会的开源项目，Apache 的目的是为 public good，大众可以免费获取、使用和分发的。所以如果不想付费购买的话，那还有 Apache Hadoop 这个选项可以免费使用，毕竟一众互联网公司，都还用的是 Apache Hadoop（以它们的规模，只能用开源版），它们可以，为什么我不可以呢？话虽这么说，但是开源软件质量一般，没有服务，也没有 SLA 保证，出了问题只能自己去研究和解决，有问题发到社区，然后慢慢等结果吧，如果你能接受，那么可以雇几个工程师尝试一下；同时提醒你，市场上的 Hadoop 开发或运维工程师价格也是不菲的。

如果你还在意 Apache Hadoop 未来的技术方向和潜力，不妨研究一下它的 Roadmap；上面是摘自某次 Hadoop 社区的 meetup，上面可以看到 3.0 之后，Hadoop 的新功能就泛善可陈了，主要是一些跟 K8s、Docker 的整合了，这些对于大数据来说吸引力不足。

如果上面两个选择都不合你的胃口，那可能就剩最后一条路了：去 Hadoop，迁移到其它技术平台。

后 Hadoop 时代的大数据分析

前面分析了用户该如何面对后 Hadoop 时代，那么 Hadoop 生态的厂商，该如何应对呢？这里我以 Kylin 和 Kyligence 为例做一些经验分享。

Apache Kylin 项目和 Kyligence 公司都诞生于 Hadoop 时代，在最初的时候，我们的产品都是构建在 Hadoop 之上的。

在大概三年前，我们就已经敏锐地预判到，客户的需求逐渐在往云原生、存储计算分离的方向上发展。在这样的行业趋势下，我们也对原有平台体系做了一些新的设计。

2019 年，Kyligence Cloud 宣布完全脱离 Hadoop 平台。底层使用云原生架构，存储使用云厂商的对象存储，例如 AWS S3，Azure blob storage，ADLS 等，计算使用 Spark+ 容器化，资源可以直接对接云平台的 IaaS 服务和 ECS。未来我们也希望能更进一步基于 Kubernetes 打造资源调度，可以让资源请求延迟更低、利用率更高。

如今我们已经真切感受到这套体系架构带来的灵活性、可运维性以及低 TCO，在多个（特别是中小规模）客户得到非常积极的反馈；目前正在细致优化和打磨，同时向多个云做拓展。

未来，大数据热点在哪里

展望一下未来大数据分析的热点在哪里；这里我们不妨拿最近市场上炙手可热的 Snowflake 和 Databricks 来聊一聊。

Snowflake 上市的时候股价曾一度飙涨到每股 400 多美金，易用性是让 Snowflake 身价暴涨的一个重要原因，Snowflake 是一个把数据仓库做成 SaaS 服务的软件供应商，这种完全托管的服务对于用户使用变得非常简单。

再看看 Databricks，这是一个在云上面向数据分析师和科学家的一站式大数据分析平台，上层提供了一个功能丰富又简单的交互式 Notebook，用户可以直接手写 Python，Scala 或 SQL 进行数据分析和挖掘，底层计算使用 Spark，存储使用 Delta 对接云存储服务，实现一致性和事务性。

为什么是他们受到了资本界的欢迎？可以看到他们都是基于公有云平台的，具有使用简单、弹性伸缩、按量计费、灵活取用等特点。Kyligence 所做的正是努力让产品更贴合时代的发展和用户的需求，Kyligence Cloud 为企业客户提供一站式大数据管理和分析服务，凭借经济高效的解决方案来支持企业日益增长的云上分析业务，简化大数据分析的流程，帮助企业进一步降低用户数据上云的整体拥有成本。

在今年初，我们发布了全新的 Kyligence Cloud 4，这是 Kyligence 的云上旗舰产品，提供标准化的高性能 OLAP 解决方案，目前已经在云平台 Microsoft Azure 和 Amazon AWS 上提供服务，支撑云上大数据智能管理和分析应用。

Kyligence Cloud 通过将多维数据建模、分布式聚合索引和云原生弹性架构结合，来显著简化云上数据仓库和数据湖的数据处理工作，同时大幅降低云分析成本。Kyligence Cloud 还提供智能查询路由和智能查询下压功能，在数据湖上提供统一 SQL 接口，支撑高性能的灵活查询场景。借助统一语义层服务，Kyligence Cloud 可以在孤岛数据源上建立整合的分析视图，为企业用户构建统一、可信的分析视角。

通过机器学习技术，Kyligence Cloud 的 AI 增强引擎可自动识别用户分析模式、SQL 查询历史和系统运行指标等数据并给出优化建议，使分析模型更加合理化。Kyligence Cloud 拥有直观、友好的管理员界面，显著降低运营和维护成本。此外，它大幅提升了平台上执行数据分析的用户数量，这是向机器学习和 SaaS（软件即服务）应用程序提供 Data-as-a-Service（数据即服务）的最佳选择。

在国内，我们虽然看到公有云的发展进程不及北美，这是因为基于不同的国情及市场需求。美国在云原生道路上的科技成果已经逐步显现成果，中国也在迎头赶超，我相信现在是一个非常好的时间点去投入研发力量、资源储备来打磨下一代大数据分析产品。

欢迎对大数据、云计算感兴趣的同学加入 Kyligence！

关于 Kyligence

Kyligence 由 Apache Kylin（领先的开源分布式 OLAP 分析引擎）核心团队创立，为企业级客户提供数字化转型基础设施，以进一步简化和自动化数据管理及分析。Kyligence 深耕企业服务市场，为银行、保险、制造、零售等行业近百家客户提供了下一代企业级数据管理与分析平台，包括 UBS、浦发银行、平安银行、宁波银行、太平洋保险、大地保险、中国银联、VIVO、上汽、一汽、安踏、Xactly 等全球知名企业和各行各业领导者。公司以双总部运行，中国总部位于上海，美国总部位于加利福尼亚硅谷。