挑选Hadoop版本

1.      在Google上搜索hadoop company list

Ø  找到目前拥有Hadoop集群的公司及数量：
http://www.hadoopwizard.com/which-big-data-company-has-the-worlds-biggest-hadoop-cluster/
Appendix: List of Companies with Number of Hadoop Nodes

Company	Nodes
A9.com	100
Accela Communications	10
Adobe	30
adyard	12
Able Grape	2
Adknowledge	200
Aguja	3
Alibaba	15
AOL	150
ARA.COM.TR	100
Archive.is	3
BabaCar	4
Basenfasten	4
Benipal Technologies	35
Beebler	14
Bixo Labs	20
Brilig	10
Brockmann Consult GmbH	20
Caree.rs	15
Charleston	15
Contextweb	50
Cooliris	15
Cornell	100
CRS4	400
crowdmedia	5
Datagraph	20
Deepdyve	80
Detektei Berlin	3
Detikcom	9
devdaily.com	3
EBay	532
eCircle	120
Enet	5
Enormo	4
ESPOL University	4
ETH Zurich Systems Group	16
Explore.To	80
Facebook	1400
FOX Audience Network	140
Forward3D	24
GBIF	18
GIS.FCU	3
Gruter. Corp.	30
Gewinnspiele	6
GumGum	9
Hadoop Korean User Group	50
Hotels & Accommodation	3
Hulu	13
Hundeshagen	6
Hosting Habitat	6
IIIT	30
IMVU	4
Information Sciences Institute	18
Infochimps	30
Inmobi	150
Iterend	10
Kalooga	20
Clic	10
Last.fm	100
Lineberger Comprehensive Cancer Center	8
LinkedIn	1900 4100
MicroCode	18
Media 6 Degrees	20
Mercadolibre.com	20
MobileAnalytic.TV	2
MyLife	18
Neptune	200
NetSeer	1050
Openstat	50
PCPhase	4
Powerset / Microsoft	400
Pronux	4
PokerTableStats	2
Portabilité	50
PSG Tech	10
Quantcast	3000 cores (est 750 nodes)
Rackspace	30
Rakuten	69
Rapleaf	80
Recruit	50
Redpoll	35
Resu.me	5
RightNow Technologies	16
Rovi Corporation	40
Search Wikia	125
SLC Security Services LLC	18
Sling Media	10
Socialmedia.com	14
Specific Media	138
Spotify	120
Taragana	16
The Lydia News Analysis Project	120
Tailsweep	8
Technical analysis and Stock Research	23
Tegatai	32
Telefonica Research	6
Telenav	60
Tepgo	3
Tynt	94
Universidad Distrital Francisco Jose de Caldas	5
University of Freiburg	10
University of Glasgow	30
University of Twente	16
Visible Measures Corporation	128 cores (est. 32 nodes)
Webmaster Site	4
WorldLingo	44
Yahoo!	42,000
Zvents	10

Ø  从文章http://www.technavio.com/blog/top-14-hadoop-technology-companies可以了解到除了apachehadoop外的其余14家提供Hadoop版本的生产厂商的信息：

1.        Amazon Web Services Inc

2.        IBM Corp

3.        Pivotal Corp

4.        Cloudera Inc

5.        MapR Technologies Inc

6.        Hortonworks Inc

7.        Karmasphere Inc

8.        Hadapt Inc

9.        Super Micro Computer Inc

10.    Pentaho Corp

11.    Zettaset Inc

12.    Datastax Inc

13.    Datameer Inc

14.    Dell Inc

2.      由于我们的开发要基于开源框架，所以进一步搜索”100% open source hadoop”

目前开源的Hadoop有：

Ø  Apache Hadoop

由几个子项目组成：Hadoop Common、Hadoop Distributed File System (HDFS)、Hadoop YARN、HadoopMapReduce

由Yahoo Hadoop团队在过去几年全力构筑，推出了稳定版本。

Ø  Cloudera提供了CDH版本的Hadoop

直到2011年夏天，市面上除了ApacheHadoop之外只有CDH 是100%开源的Hadoop框架，并且它与Linux合作得很好。EMC/Greenplum/MapR这个联盟由于不是开源框架，所以不能在我们的考虑范围之内。

Ø  Hortonworks

原本团队是存在在Yahoo公司内，于2011年被拆分到与Benchmark Capital共同出资的公司Hortonworks，主打产品是Hortonworks DataPlatform (HDP)，100%开源

这篇文章具体分析了Clouder和Hortonworks的前景

http://wikibon.org/wiki/v/The_Hadoop_Wars%3A_Cloudera_and_Hortonworks%E2%80%99_Death_Match_for_Mindshare

3.      综合以上分析，我们肯定要在Apache Hadoop、CDH、HDP中选择一款作为基准来研究，考虑到CDH申明包含了Apache Hadoop，所以Apache Hadoop不在考虑之内。

Ø  CDH

优点：支持的厂商较多，对于新需求的反应度也较快。

      子项目包括：Hadoop,Flume, HBase, HCatalog, Hive, Hue, Impala, Mahout, Oozie, Pig, Cloudera Search,Sentry, Spark, Sqoop, Whirr, ZooKeeper

      详尽的Demo程序。

      丰富的文档。

缺点：与用户的交互较少。

      管理组件需付费或者加入联盟，不利于中小型客户拓展。

Ø  HDP

优点：以用户的使用为出发点，用户体验度较好。

      子项目包括：YARN、Stinger、Storm。

缺点：由于起步较晚，较少厂商在使用该版本，目前只有FaceBook和Microsoft两家。

      文档较少。

 

下图为CDH4 VS HDP：

	Cloudera	Hortonworks
开源程度	标准版100%开源	标准版100%开源
成立时间	2009年3月	2011年6月
天使投资	3千6百万美元	2千万美元
基于Hadoop平台	Apache Hadoop	Yahoo Hadoop平台
客户群	超过400家企业	2家企业(Yahoo 和 Microsoft)
主要管理层	CEO Mike Olson CTO Dr.Amr Awadallah Chief Scientist Jeff Hammerbacher Architect Doug Cutting	CEO  Eric Baldeschwieler President and COO Rob Bearden VP of engineering Mark Himelstein
最新稳定版本	CDH4.6	HDP2.0
文档	很多，容易理解	较少
Demo	很多，容易理解	较少
集群管理工具	需付费，免费功能较少	免费
支持的Apache Hadoop相关开源框架	支持Flume, HBase, HCatalog, Hive, Hue, Impala, Mahout, Oozie, Pig, Cloudera Search, Sentry, Spark, Sqoop, Whirr, ZooKeeper	支持YARN、Stinger、Storm
实时处理架构支持	主推Apache Spark	主推Apache Storm
对专有代码的依赖	较高	较低

 

4.      综合以上分析，个人感觉目前还是使用CDH4比较稳妥，当然将继续关注HDP的发展，未来也许是属于HDP的，因为对于用户来说比较重要的两点集群管理工具、对专有代码的依赖都是HDP较有利。

确定了Hadoop架构后我们还需要确定与SQL交互采用什么框架，还有实时情况下采用哪种架构。

 

下图为Storm VS Spark：

	Strom	Spark
开源	100%	100%
版本	0.9.1	0.8.0
Hadoop架构联盟	HDP	CDH4
运行方式	数据以流的方式流入到指定的机器节点上，在这些节点上执行计算步骤	将大量数据存储在内存中，数据和计算的关系类似于Hadoop，在数据量到位后计算随即在该节点上展开
是否支持并行计算	支持	支持
善长点	被适合于计算数据较小的情况	适合于被计算数据较大的情况
文档	项目创建不久，不是很多	项目创建不久，不是很多

由于选择了CDH4，所以Storm和Spark的选择也就有了结果，目前先用Spark。

 

下图为Hive VS Impala

	Hive	Impala
是否开源	100%	100%
创始组织	Apache	Apache
Hadoop架构联盟	CDH4	CDH4
工作原理	运用MapReduce操作数据，所以它是基于Hadoop架构的	运用缓存机制来缓存存在于HDFS中的数据，所以它与Hadoop架构是分离的
适用场景	数据量较大时	数据量较小时

   目前来看，选择Hive较为合适，当然我们可以两者并行研究，对于不同的用户需求提供不同的解决方案。