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hadoop商业版本之间有哪些区别

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hadoop商业版本之间有哪些区别

这篇文章给大家分享的是有关hadoop商业版本之间有哪些区别的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。

hadoop商业版本选择对比

记得刚接触到hadoop的时候跟大部分人一样都会抱怨hadoop的安装部署问题,对于一个新手来说这这的是个头疼的问题,可能需要花费一整天的时间才能把分布式环境安装配置好。在刚接触hadoop的一段时间里,可以说对于hadoop的理解一直都是停留在相对较肤浅的层面。后来随着自己的不断摸索以及向圈内的前辈大神请教交流(主要是向大神请教学来的),自己对于hadoop的认识以及应用也就更加娴熟。

作为一个过来人,在这里给新人分享一些关于hadoop版本选择的问题,希望别像我当时傻乎乎的只知道hadoop有1.0.x和2.x版本。

 hadoop商业版本之间有哪些区别

当前hadoop的发行版本除了Apache的开元版本之外,华为发行版、Intel发行版以及Cloudera发行版等。上面说的这几个第三方的发行版已经有相对较长的一些时间,除此之外还有最近几年异军突起的DKhadoop商业发行版。

国内的大多数公司推出的Hadoop发行版都是收费的,免费的发行版则主要是国外的,比如Apache的发行版、Cloudera发行版等。面对如此多的hadoop版本不免会让人难以选择。下面我们就简单对比一些这些不同版本的优缺点,希望对于新手能够有所帮助。

Apache发行版:

优点:Apache发行版的优点主要集中表现在它的完全开源免费、社区活跃性以及文档、资料详实等方面。

缺点:Apache发行版的缺点也相对较多,具体表现在以下几个方面:

 复杂的版本管理。版本管理比较混乱,各种版本层出不穷,让使用者不知所措。

 复杂的集群部署、安装、配置。通常按照集群需要编写大量的配置文件,分发到每一台节点上,容易出错,效率低下。

 复杂的集群运维。对集群的监控,运维,需要安装第三方的其他软件,如ganglia,nagois等,运维难度较大。

 复杂的生态环境。在Hadoop生态圈中,组件的选择、使用,比如Hive,Mahout,Sqoop,Flume,Spark,Oozie等等,需要大量考虑兼容性的问题,版本是否兼容,组件是否有冲突,编译是否能通过等。经常会浪费大量的时间去编译组件,解决版本冲突问题。

第三方发行版本的优缺点:(如CDH,HDP,MapR等

优点:第三方发行版本的优点主要有以下几个:

 基于Apache协议,100%开源;

 相较于原生的hadoop在兼容性、安全型以及稳定性方面有所提升;

 版本管理清晰,更新更快;

 提供了部署、安装、配置工具,大大提高了集群部署的效率,可以在几个小时内部署好集群;

 运维简单。提供了管理、监控、诊断、配置修改的工具,管理配置方便,定位问题快速、准确,使运维工作简单,有效。

缺点:第三方hadoop发行版的主要缺点就是涉及到厂商锁定的问题,但这一问题可以通过技术方面解决掉。

DKhadoop发行版:

Dkhadoop发行版是我目前接触的以及使用一个版本。与市场的其他第三方的发行版本相比较,整合程度要更高,但同样也保持了开源系统的全部优点。综合目前使用的情况看,在性能上相较于以往使用的一些第三方hadoop发行版要提升很多的!关于DKhadoop发行版的问题,感兴趣的可以自己去查阅收集一些资料看看。

 hadoop商业版本之间有哪些区别

感谢各位的阅读!关于“hadoop商业版本之间有哪些区别”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,让大家可以学到更多知识,如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到吧!

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