Apache Haddo是一个批处理计算引擎，它是大数据核心的开源软件框架。Hadoop并不适用于真正实时数据可见性所需要的在线互动式数据处理，是这样的吗?Hadoop创造者兼Apache Hadoop项目创始人(同时也是Cloudera公司首席架构师)Doug Cutting表示，他相信Hadoop有一个超越批处理的未来。
Cutting表示：“批处理有用武之地，例如你需要移动大量数据以及分析所有数据的时候，但我认为，人们真正想要的是批处理和在线计算的结合体。Hadoop将成为企业未来的主流数据处理系统的内核。”
Hadoop
在纽约O'Reilly Strata Conference + Hadoop World大会上，Cutting解释了Hadoop堆栈的核心思想以及其发展方向。
“Hadoop被看作是一个批处理计算引擎，事实上，这是我们开始的地方(结合MapReduce)，”Cutting表示，“MapReduce是一个很棒的工具，有很多关于如何在MapReduce上部署各种算法的书籍。”
MapReduce是一个编程模型，由谷歌公司设计，用于使用分布式计算批量并行处理大规模数据。MapReduce得到一个输入，然后将其分成很多更小的子问题，这些问题呗分配到节点来并行处理。然后，它们重新组合成那些子问题的答案以形成输出。
“这是非常有效的，”Cutting表示，“它允许你移动你的计算到你的数据，这样一来，当你处理数据的时候就没有到处复制数据，并且它还形成了一个共享平台。构建分布式系统是一个复杂的过程，不是‘一夜间’就能完成的事情，所以我们不希望反反复复重新部署它。MapReduce被证明是一个坚实的基础，在它上面，我们看到了已经开发了很多工具，例如Pig和Hive。”
他补充说：“当然，这个平台不仅仅针对批处理计算，它是一个很通用的平台。”
Hadoop平台的特性
为了说明这一点，Cutting描述了他认为的Hadoop的两个核心主题。
首先，Hadoop平台具有很好的可扩展性，它适用于存储在内存中的小数据集，同时，它还能够扩展到处理庞大的数据集。
“而可扩展性的一个关键因素是经济承受能力，虽然我们很少听到这方面的讨论，”他表示，“我们在商品硬件上运行是因为它允许你进一步扩展。如果你可以购买10倍的存储量，那么，你就可以存储10倍的数据量。所以经济承受能力是关键，这也是我们使用商品硬件的原因，因为这是最经济实惠的平台。”
他指出，同样主要的是，Hadoop是开源的。
“同样地，开源软件是非常实惠的，”他表示，“人们开发其应用程序时，最抵触的平台是免费的平台。你可能向供应商付费，但你是为他们所提供的价值而付费，你不需要年复一年地付费，随着时间的推移，供应商需要通过向你提供价值来赢得你的信任和信心。”
除此之外，Hadoop的其他特性还包括：
“有这样一个概念，在你加载数据的时候，你不需要使用严格的模式来限制你的数据，”他表示，“而对于Hadoop，你可以以原始形式来保存数据，然后，当你使用数据的时候，再使用不同的模式。”
大数据领域另一种流行的做法是，在通常情况下，与更聪明的算法相比，分析更多的数据能够帮助你更好地了解你的问题。也就是说，你应该花更多时间来收集数据，而不是调整较小数据集所采用的算法。直观地说，这很像是具有更高分辨率的图像，如果你试图分析图片，你应该选择放大高分辨率图片，而不是低分辨率图像。
HBase是Hadoop中在线计算的例子
他指出，批处理并不是Hadoop的关键特性，而是Apache HBase，它是Hadoop堆栈的一部分，是非常成功的开源非关系型分布式数据库(模仿谷歌的BigTable)。HBase是一个在线计算系统，而不是批处理计算系统。
Cutting解释说：“HBase也支持批处理，它与HDFS以及Hadoop堆栈的其他组件共享存储，我认为这也是其如此受欢迎的原因之一。HBase被整合到系统的其他部分中，而不是成为一个独立的系统，它可以与堆栈的其他组件进行共享：它可以共享可用性、安全性、灾难恢复。”
展望Hadoop“圣杯”
如果Hadoop不单单是批处理计算平台，而是成为一个更通用的数据处理平台，它将会变成什么样，并且它将如何达到那一步?
“对于大数据系统的‘圣杯’，我们认为应该具备很多因素，”Cutting表示，“当然，我们会希望它是开源的，并且能在普通硬件上运行。我们还希望它具有线性扩展：如果你需要存储10倍数据，你只需要购买10倍的硬件即可，而不管你的数据集变得多大，都可以这样扩展。”
Cutting表示，性能方面同样是如此，对于批处理性能，如果你需要更大的批处理吞吐量或更小的延迟，你只需要增加硬件数量即可。而对于交互式查询，道理同样如此。增加硬件将为你带来性能和数据量方面的线性扩展。
他补充说：“人们认为当你采用大数据平台时，你需要放弃某些东西，我不这样认为，我认为在长期来看，我们不需要放弃任何功能。”
谷歌为我们提供了路线图
“谷歌为我们提供了路线图，”他表示，“我们知道我们的前进方向。在他们开始发布他们的GFS和MapReduce论文后，我们就很快复制到Hadoop项目中，这些年以来，谷歌在很多方面激发了这个开源堆栈。谷歌的Sawzall系统催生了Pig和Hive，而BigTable直接启发了HBase。我很激动地看到今年谷歌发表的名为Spanner的文章，其中介绍了在分布式系统(在全球各地的数据库上运行的多表传输)中实现传输的系统，很多人都会认为这不会很快实现，但却为我们指明了前进的方向。”
Cutting指出，Spanner是一种复杂的技术，它并不会那么快成为Hadoop的一部分，但它指明了一个方向。同时，他还提到了Impala，Cloudera发布的新的数据库引擎，它可以使用SQL查询存储在HBase中的数据集。
Cutting表示：“我们知道我们的前进方向，并且，我们知道如何实现我们的目标。所以，我鼓励大家现在开始使用Hadoop，因为在未来你将获得更多收获。”