Разные платформы – разные преимущества

На первый взгляд Hadoop кажется похожей на параллельные платформы реляционных баз данных. Несмотря на то что все они представляют собой механизм параллельной обработки, между ними существуют большие различия. Возможно, наиболее точную характеристику Hadoop дал один оборонный подрядчик из Вашингтона, округ Колумбия. (Комментарий был сделан на частном мероприятии и на условиях неразглашения, поэтому я не могу ничего конкретизировать.) На этом мероприятии группа экспертов обсуждала проблемы, с которыми сталкивались их организации, когда пытались сделать слишком много и слишком быстро при помощи таких новых платформ, как Hadoop.

Один из экспертов сообщил следующее: «Я понял, что Hadoop превосходно решает именно те задачи, для решения которых эта платформа и была создана за большие деньги такими компаниями, как Google и Yahoo! Если и у вас есть именно такие задачи, например соотнесение ключевых слов в поисковых запросах с содержанием веб-сайтов, тогда и для вас Hadoop станет феноменальной технологией. Если и другие задачи могут быть успешно решены при помощи этой парадигмы обработки, тогда Hadoop тоже окажется очень полезна. Однако существуют такие типы аналитики и обработки, для которых Hadoop совершенно неэффективна по сравнению с другими вариантами». Это вовсе не приговор Hadoop. В действительности ни одна технологическая платформа не может идеально подходить для всех видов обработки и всех ситуаций. У каждой платформы есть свои сильные и слабые стороны. Вот почему, как уже было сказано выше, организациям надо использовать разные технологические платформы и инструменты для разных типов аналитических процессов.

Если вы посмотрите, как работает Hadoop, то увидите, что она превосходно подходит для определенных типов вычислений. Например, таких, где при обработке и хранении данных изначально требуется масштабирование, о чем мы говорили во второй и четвертой главах. Но на момент написания книги Hadoop не предусматривала возможностей масштабирования до общекорпоративного уровня других параметров, таких как безопасность, параллелизм и управление рабочей нагрузкой. Hadoop также замечательно подходит для нетрадиционных типов данных, таких как аудио, видео или текст, которые не были отформатированы в пригодную для аналитики форму и все еще находятся в необработанном и неочищенном виде. Преимущество Hadoop в том, что она позволяет хранить данные без каких-либо ограничений по формату.

Задача, с которой массивно-параллельная реляционная платформа справляется лучше всего, – это работа с уже структурированными высокоценными данными, предназначенными для поддержки широкого круга пользователей и приложений, которые нуждаются в частом повторном использовании этих данных с гарантированной производительностью. Такое свойство реляционных технологий будет часто применяться при превращении традиционной аналитики в операционную.

Не сравнивайте яблоки с апельсинами

Разные аналитические платформы имеют свои сильные и слабые стороны, которые должны быть хорошо изучены и приняты во внимание при планировании аналитического окружения. Многие люди ошибочно полагают, что реляционные и нереляционные технологии, такие как Hadoop, эквивалентны, но на самом деле они не конкурируют, а дополняют друг друга. Сравнивать эти платформы – все равно что сравнивать яблоки с апельсинами.

На вебинаре под названием «Суммарная стоимость данных», состоявшемся в ноябре 2013 г., вице-президент Hortonworks (компании, которая специализируется на разработке и внедрении Hadoop, а также связанных с ней услуг) сделал очень важное заявление. Он сказал: «Мы не видим, чтобы кто-нибудь пытался использовать Hadoop для создания корпоративного хранилища данных [Enterprise Data Warehouse – EDW]. Это вопрос мощности, а не стоимости. Hadoop – это не EDW. Hadoop – это не база данных. Сравнивать эти две технологии с точки зрения рабочей нагрузки EDW – все равно что сравнивать яблоки с апельсинами. Я не знаю никого, кто бы пытался построить EDW в Hadoop». Эти слова никоим образом не принижают значение Hadoop, а просто подчеркивают ее предназначение для решения определенных задач. Точно так же можно сказать: «Я не знаю никого, кто бы пытался использовать реляционную технологию для обработки изображений».

Организации, решившие внедрить операционную аналитику, в конечном итоге придут к совместному использованию реляционных и нереляционных технологий. Когда мы далее в этой главе будем говорить об опорах аналитической архитектуры, то подробнее обсудим, как эти технологии могут совмещаться. Пока же вам надо понять: они не заменяют, а дополняют друг друга.