Hadoop的发行版除了社区的Apache hadoop外,cloudera,hortonworks,mapR,EMCIBMINTEL华为等等都提供了自己的商业版本。商业版主要是提供了专业的技术支持,这对一些大型企业尤其重要。每个发行版都有自己的一些特点,本文就各发行版做简单介绍。

  2008 年成立的 Cloudera 是最早将 Hadoop 商用的公司,为合作伙伴提供 Hadoop 的商用解决方案,主要是包括支持,咨询服务,培训。2009年hadoop的创始人 Doug Cutting也任职于 Cloudera 公司。Cloudera产品主要为CDH,Cloudera Manager,Cloudera Support。CDH是Cloudera的hadoop发行版,完全开源,比Apache hadoop在兼容性,安全性,稳定性上有增强。Cloudera Manager是集群的软件分发及管理监控平台,可以在几个小时内部署好一个hadoop集群,并对集群的节点及服务进行实时监控。Cloudera Support即是对hadoop的技术支持。cloudera的标价为每年每个节点4000美元。

  2011年成立的Hortonworks是雅虎与硅谷风投公司Benchmark Capital合资组建的公司。公司成立之初吸纳了大约25名至30名专门研究Hadoop的雅虎工程师,上述工程师均在2005年开始协助雅虎开发Hadoop,这些工程师贡献了hadoop 80%的代码。。雅虎工程副总裁、雅虎Hadoop开发团队负责人Eric Baldeschwieler出任Hortonworks的首席执行官。Hortonworks 的主打产品是Hortonworks Data Platform (HDP),也同样是100%开源的产品,HDP除了常见的项目外还包含了Ambari,一款开源的安装和管理系统。HCatalog,一个元数据管理系统。

  HDP的Datasheet中描述的版本特点是

  集成和测试封装 – HDP包括稳定版本的Apache Hadoop的所有关键组件,集成和测试封装

  安装方便– HDP包括一个现代化的,直观的用户界面的安装和配置工具。

  管理和监控服务 – HDP包括直观的仪表板,为监测集群和建立警示。

  数据集成服务 – HDP包括Talend大数据平台,领先的开源整合工具,轻松连接Hadoop集群,而无需编写Hadoop代码的数据系统集成工具。

  元数据服务 – HDP包括的Apache HCatalog,从而简化了Hadoop的应用程序之间和Hadoop和其他数据系统之间的数据共享。

  高可用性– HDP与成熟的高可用性解决方案的无缝集成。

  定价以集群为基础,每10个节点每年为12500美元。

  cloudera和hortonworks均是在不断的提交代码完善Apache hadoop,而2009年成立的MapR公司在Hadoop领域显得有点特立独行,它提供了一款独特的发行版 。Hadoop在性能(在当前Hadoop的设计中,所有的meta data操作都要通过集中式的Namenode来进行,Namenode有可能是性能的瓶颈;M/R 应用程序需要通过DataNode来访问HDFS, 这就涉及到格外的进程切换和网络传输开销),可靠性与扩展性(namenode,jobtracker单点问题),企业级应用上的弱点(比如完全可读写的文件系统,snapshot,mirror等等)各大厂商均知,MapR则认为,Hadoop的这些缺陷来自于其架构设计本身,小修小补不能解决问题。他们选择了一条艰难得多的路: 用新架构重写HDFS,同时在API级别,和目前的Hadoop 发行版保持兼容。这家2009年成立的创业公司,在蛰伏了两年之后,终于一鸣惊人,大放异彩。他们成功的“构建一个HDFS的私有替代品,这个替代品比当前的开源版本快三倍,自带快照功能,而且支持无Namenode单点故障(SPOF),并且在API上和兼容,所以可以考虑将其作为替代方案。” mapR版本不再需要单独的namenode机器,元数据分散在集群中,也类似数据默认存储三份。也不再需要用NAS来协助namenode做元数据备份,提供了机器使用率。还有个重要的特点的可以使用nfs直接访问hdfs,提供了与旧有应用的兼容性。镜像功能也很适合做数据备份,而且支持跨数据中心的镜像,快照功能对于数据的恢复作用明显。据报道mapR标价也为每年每个节点4000美元。

  mapR有免费和商业两个版本,免费版本在功能上有所缩减。

  EMC的Greenplum HD是基于mapR版本二次开发改造而成,特点同mapR。

  IBM在去年5月推出了InfoSphere BigInsights软件。该软件包括Apache Hadoop发行版、面向MapReduce编程的Pig编程语言、针对IBM的DB2数据库的连接件以及IBM BigSheets,后者是一种基于浏览器的、使用电子表格隐喻(spreadsheet-metaphor)的界面,用于探究和分析Hadoop里面的数据。IBM在平台管理,安全认证,作业调度算法,与DB2及netezza的集成上做了增强。从IBM中国开发中心信息管理总经理朱辉下面这句话就可以看出IBM对于biginsights的定位:BigInsights并没有替代OLAP(Online Analytical Processing)或OLTP(Online Transaction Processing)应用程序,但它可以整合其中,用于“过滤大量原始数据并合并结果,将结果以结构化数据的形式保存在DBMS或数据仓库中”。

  传统的硬件厂商,华为,Intel也提供hadoop的版本

  Intel 的商业版本,主要是强调其能提供全面的软硬件解决方案设计,针对硬件具有更好的性能优化,以及提供集群管理工具和安装工具简化了 Hadoop 的安装和配置,能够提供项目规划到实施各阶段专业的咨询服务,实际中采购Intel版本貌似动力不足。

  华为在硬件上具有天然的优势,在网络,虚拟化,PC机等都有很强的硬件实力。华为的hadoop版本基于自研的Hadoop HA平台,构建NameNode、JobTracker、HiveServer的HA功能,进程故障后系统自动Failover,无需人工干预,这个也是对hadoop的小修补,远不如mapR解决的彻底。华为在hadoop社区中的Contributor和committer也是国内最多的,算是国内技术实力较强的公司。

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