你的数据根本不够大，别老扯什么Hadoop了
本文原名“Don’t use Hadoop when your data isn’t that big ”，出自有着多年从业经验的数据科学家Chris Stucchio，纽约大学柯朗研究所博士后，搞过高频交易平台，当过创业公司的CTO，更习惯称自己为统计学者。对了，他现在自己创业，提供数据分析、推荐优化咨询服务，他的邮件是：[email protected] 。
有人问我，“你在大数据和Hadoop方面有多少经验？”我告诉他们，我一直在使用Hadoop，但是很少处理几TB以上数据的任务 。我基本上只是一个大数据新手——知道概念，写过代码，但是没有大规模经验。
他们又问我，“你能使用Hadoop做简单的group by(分组)和sum(统计)吗？”我说当然可以，但我会说需要看具体的文件格式。
他们给我一个U盘，里面存储600MB数据（他们所有的数据，而不是样本数据）。不知道为什么，我用pandas.read_csv（Pandas是一种Python数据分析库）解决方案，而不是Hadoop完成了这个任务后，他们显得很不满意。
Hadoop实际上是有很多局限性的。Hadoop可以运行一个通用的计算，下面我用伪码进行说明：
Scala风格的伪码：
collection.flatMap( (k,v) => F(k,v) ).groupBy( _._1 ).map( _.reduce( (k,v) => G(k,v) ) )
使用SQL风格的伪码表示：
SELECT G(...) FROM table GROUP BY F(...)
或者想我多年解释一样：
目标：统计计算图书馆书籍的数量
Map：你统计奇数书架上书的数量，我统计偶数书架上书的数量。（做统计的人越多，统计出结果越快，就是机器越多，效率越高）
Reduce：把我们每个人单独统计的结果数据加在一起。
目标：统计计算图书馆书籍的数量
Map：你统计奇数书架上书的数量，我统计偶数书架上书的数量。（做统计的人越多，统计出结果越快，就是机器越多，效率越高）
Reduce：把我们每个人单独统计的结果数据加在一起。 我们所做的只有两个：F(k,v)和G(k,v)，除非要在中间步骤中做性能优化，其他一切都是固定的。
在Hadoop里，所有计算都必须按照一个map、一个group by、一个aggregate或者这种计算序列来写。这和穿上紧身衣一样，多憋得慌啊。许多计算用其他模型其实更适合。穿上紧身衣（使用hadoop）的唯一原因就是，可以扩展到极大的数据集。可大多数情况，你的数据集很可能根本远远够不上那个数量级。
可是呢，因为Hadoop和大数据是热词，世界有一半的人都想穿上紧身衣，即使他们实际不需要Hadoop。
一、如果我的数据量是几百兆，Excel可能没法加载它
对于Excel来说的“很大的数据”并非大数据，其实还有其它极好的工具可以使用——我喜欢的是基于Numpy库之上Pandas。它可以将几百MB数据以高效的向量化格式加载到内存，在我购买已3年的笔记本上，一眨眼的功夫，Numpy就能完成1亿次浮点计算。Matlab和R也是极好的工具。
Pandas构建于Numpy库之上，可以以矢量格式的方式有效地把数百兆的数据载入到内存中。在我购买已3年的笔记本上，它可以用Numpy在一眨眼的功夫把1亿的浮点数乘在一起。Matlab和R也是极好的工具。
因此，对于几百兆的数据量，典型的做法是写一个简单的Python脚本逐行读取，处理，然后写到了一个文件就行了
二、可我的数据是10GB呢？
我买了台新笔记本，它有16GB的内存（花$141.98）和256GB的SSD(额外200美元)。，如果在Pandas里加载一个10GB的csv文件，实际在内存里并没有那么大（内存不是占有10G）——可以将 “17284932583” 这样的数值串存为4位或者8位整数，“284572452.2435723”存为8位双精度。
最坏的情况下你还可以不同时将所有数据都一次加载到内存里。
三、可我的数据是100GB、500GB或1TB呢？
一个2T的硬盘才94.99美元，4T是169.99。买一块，加到桌面PC或者服务器上，然后装上PostgreSQL来解决它
四、Hadoop << SQL或Python脚本
在计算的表达能力来说，Hadoop比SQL差。Hadoop里能写的计算，在SQL或者简单的Python脚本都可以更轻松地写出来。
SQL是一个直观的查询语言，适合做业务分析，业务分析师和程序员都很常用。SQL查询非常简单，而且还非常快——只有数据库使用了正确的索引，要花几秒钟的sql查询都不太常见。
Hadoop没有索引的概念，Hadoop只有全表扫描，而且Hadoop抽象层次太多了——我之前的项目尽在应付Java内存错误（ java memory errors）、内存碎片和集群竞用了，而这些时间远多于实际的数据分析工作。
如果你的数据并不是像SQL表那样的结构化数据（比如纯文本、JSON对象、二进制对象），通常是直接写一个小的Python脚本或者Ruby脚本逐行处理更直接。保存到多个文件，然后逐个处理即可，SQL不适用的情况下，从编程来说Hadoop也没那么糟糕，但相比Python脚本仍然没有什么优势。
除了难以编程，Hadoop还一般总是比其他技术方案要慢。只要索引用得好，SQL查询非常快。比如要计算join，PostgreSQL只需查看索引（如果有），然后查询所需的每个键。而Hadoop呢，必须做全表扫描，然后重排整个表。排序通过多台机器之间分片可以加速，但也带来了跨多机数据流处理的开销。如果要处理二进制文件，Hadoop必须反复访问namenode。而简单的Python脚本只要反复访问文件系统即可。
五、我的数据超过了5TB
只能使用Hadoop，而无需做过多的选择。
你的命可真苦——只能苦逼地折腾Hadoop了，没有太多其他选择（可能还能用许多硬盘容量的高富帅机器来扛），而且其他选择往往贵得要命（脑海中浮现出IOE等等字样……）。
用Hadoop唯一的好处是扩展。如果你的数据是一个数TB的单表，那么全表扫描是Hadoop的强项。此外的话（如果你没有这样大数据量的表），请关爱生命，尽量远离Hadoop。它带来的烦恼根本不值，用传统方法既省时又省力。
六、Hadoop是一个极好的工具
我并不讨厌Hadoop，当我用其它工具不能很好处理数据时我会选择Hadoop。另外，我推荐使用Scalding，不要使用Hive或Pig。Scalding支持使用Scala语言来编写Hadoop任务链，隐藏了其下的MapReduce。
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