Hadoop作為大數據常用的架構，其發展目前可以說方興未艾。其很多價值有待人們進一步挖掘，甚至很多人在認識Hadoop的過程中對其產生了誤解。中培偉業《大數據Hadoop與Spark》專家蔣老師在這里就10大最常見的Hadoop應用誤解進行了介紹，并做出了更正解釋，希望能對廣大大數據應用者正確認識Hadoop帶來幫助。1. (誤解)Hadoop什么都可以做(正解) 當一個新技術出來時，我們都會去思考它在各個不同產業的應用，而對于平臺的新技術來說，我們思考之后常會出現這樣的結論“這個好像什么都能做”，然而，更深入的去想，你就會發現“好像什么都需要重頭做”。2. (誤解)Hadoop無法扮演HPC (High Performance Computing) or Grid Computing的角色(正解) 由于Hadoop本身是由并行運算架構(MapReduce)與分布式文件系統(HDFS)所組成，所以我們也看到很多研究機構或教育單位，開始嘗試把部分原本執行在HPC 或Grid上面的任務，部分移植到Hadoop集群上面，利用Hadoop兼顧高速運算與海量儲存的特性，更簡易且更有效率地來執行工作。目前國外高能物理、生命科學、醫學等領域，都已經有這樣的應用案例，利用Hadoop集群與現有的HPC/Grid 搭配、協同運作，來滿足不同特性的運算任務。3. (誤解) Hadoop只能做資料分析/挖掘(Data Mining/Analyst)(正解) Hadoop特別適合來數據分析與挖掘的應用是毫無疑問的，但數據分析與挖掘是難度與深度都較高的一個應用，所需要的時間的積累也比較長，也因此讓一般企業對于導入Hadoop視為畏途，甚至心懷恐懼。4. (誤解) Hadoop就是BI (Business Intelligence)商業智能(正解) 跟前面一樣，這也是大多數人最容易誤解的地方，因為Hadoop特別適合來做數據分析，所以就很直覺地把它想成“那就是BI嘛”。會有這種誤解，主要來自于對數據運用的整體架構的不清楚。傳統BI是屬于數據展現層(Data Presentation)，其數據的載體(Data Store)是數據庫或數據倉庫。對比來看，Hadoop就是專注在半結構化、非結構化數據的數據載體，跟BI是不同層次的概念。5. (誤解) Hadoop就是ETL (Extract, Transform & Load) (正解) ETL其實有兩種意涵，它本身是一個概念，也同時是一個產品類別(Product Category)的總稱。所以當我們聽到“某某公司是做ETL產品的”的這種對話時，其中的ETL，與DB、Application Server等名詞是相同的，都是指向某種類別的IT產品。然而，如果就概念性上來看，ETL指的其實是數據運用的生命周期中的其中一個過程，跟我前面提到的數據預處理(Data pre-Processing)是同樣一個概念，舉凡數據清洗(Data Cleansing)、數據關聯、數據匯總等，都包含在這個范疇內。6. (誤解) Hadoop跟傳統storage沒什么差別, 都特別適合來做資料的備份(Data Archive) (正解) 熟悉storage的人，第一次看到Hadoop時，往往只會注意到它的分布式文件系統HDFS，然后開始拿它來與現有的storage的功能特性做比較，而忽略掉Hadoop本身并行運算的那一塊。這很合理，畢竟MapReduce的概念，在應用上是比較抽象且難以捉摸的，相反的，HDFS就是一個很清楚且具象的概念。7. (誤解) Hadoop是一個搜索引擎(Search Engine)(正解) Search 的確是Hadoop的一個重要的應用，但Hadoop本身并沒有內含search engine。實務上，我們常會把HBase 的index設計運用到極致，來滿足一些特定search 或query的應用，但如果要滿足全文檢索(full-text search)的需求的話，你就必須在Hadoop上建構一個基于Hadoop的搜索引擎。Lucene / Katta 及其他的open source都有相對應的計劃，如何借助Hadoop的特性，來實現一個強大的分布式搜索引擎，這也是我們一直密切注意、且已放進未來產品的藍圖之中的重要話題。8. (誤解) 基于Hadoop的推薦系統與傳統的推薦系統并無不同 (正解) 傳統的推薦系統只處理客戶的事務數據(transaction data)，大多用的是數據倉庫或商業智能等解決方案，然而，除了客戶的事務數據之外，是否也有可能針對客戶交易前的行為進行分析、進而產生推薦? 特別是對電子商務網站來說，客戶在完成購買前的點擊瀏覽、搜尋、及放進購物車等行為，都包含了豐富的訊息，可以藉此很容易去導引出客戶想要尋找什么樣的商品，所以，如果在產生推薦過程中可以把這些訊息都納進來，則所產生推薦的精準度與豐富度必然可以大為提高。 這正是新一代的推薦系統會面臨到的挑戰: 如何在事務數據(Transaction Data) 之外，同時也可以把客戶的互動數據(Interaction Data) 含括進來? 由于客戶互動數據的型態與事務數據間有極大的差異，其數量級更是遠遠大于事務數據量，運算頻率更是有極高的要求，也因此都遠超過現有數據庫或數據倉儲的能力，而這正是Hadoop所擅長，可以輕易拓展傳統機器學習(Machine Learning) 算法分析大量數據集(Large Datasets) 的能力，并同時具備橫向擴充(Scale-out) 的能力，可隨著數據集的成長輕易擴充，無論多大的數據都可輕易勝任。9. (誤解) Hadoop不適合用來處理小檔案的應用 (正解) 對Hadoop稍微有點了解的人，都會知道HDFS的block size的default 值為64MB，且不建議往下調，因為HDFS當初在設計時，并不是針對碎片般的小檔案的處理而來的。所以當我們說Hadoop不適合用來處理小檔案的應用時，就技術上來說是對的，但在實際運用上，卻可以有不同的做法來滿足海量小檔案管理的需求。10. (誤解) Hadoop不適合用來做日志管理(Log Management)的應用 (正解) 當每天的日志量成長到一定的程度，現有的日志管理工具都會遇到瓶頸，所以一些國外的日志管理工具(如Splunk、ArcSight)都已經發布了其Hadoop Connector，強調其與Hadoop的聯系性與兼容性。所以，如果客戶對日志管理的需求只是保存日志、并可以隨時對日志搜索的話，那Hadoop本身即可以滿足這樣的應用，而對于比較復雜的日志管理且日志量非常大的需求，客戶也可以從現有的日志管理工具中來挑選，并與Hadoop來搭配協同運作。