Hadoop = Hard to doop：数据缩水！揭常见Hadoop烂尾因素
大多数企业 大数据应用案例还处于实验和测试阶段，对于少数首次在生产环境部署 Hadoop 系统的用户来说，最常遇到的就是扩展问题，此类问题往往导致中途烂尾，令 大数据项目无法持之以恒。部署和扩展 Hadoop 系统是一件高度复杂的事情，如果用户能提前考虑到 Hadoop 扩展时会遇到的问题和对危险信号有所了解，就能避免很多烂尾情况了。
以下是 Altiscale 的 Raymie Stata 早前曾总结出来的 Hadoop 大数据七大危险信号，大家「中」了几多？
危险信号一：永远未进入生产阶段
大数据应用从概念到生产环境是一个巨大的变化，Hadoop 系统的可扩展性将面临巨大的挑战。生产环境的数据规模所产生的问题在实验环境是很难遇到的。另外数据本身也存在差异，概念验证阶段使用的测试数据往往是不真实的，或者是类型单一。在进入生产环境前，大数据团队需要对 Hadoop 系统进行模拟真实数据规模的压力测试，此类测试能够检验 大数据应用的可扩展性和相容性能，还能帮你做出更加准确的性能(资源需求)规划模型。
危险信号二：分析任务不断超时
当 Hadoop 中运行的 大数据应用很少或者只有一笔时，一切都会按部就班，但是随着 Hadoop Computer cluster 增长，数据分析任务的运行时间变得难以预测。一开始，只是有零星的超时现像，问题容易被忽视，但随着时间久了，超时问题会越来越严重，最后导致危机发生。在危机爆发前，你必须提前采取行动，根据任务的程度来调整计算性能的规划模型。
危险信号三：你开始告诉人们不要保留所有数据
危机出现的另一个征兆是数据保留时间不断缩水。一开始你想保留 13 个月的数据进行年度分析。但是由于空间限制，你开始减少保留数据的月份数。到最后，你的 Hadoop 系统因为没有足够多的数据而从 BID DATA 变成 SMALL DATA 系统。数据保留导致空间缩水是因为存储的扩展性遇到问题，这与前面的运算性能问题类似。当你的容量 Prediction Model 出现问题时，需要尽快调整。
危险信号四: Data scientist 被「饿死」
任务负荷过重的 Hadoop Computer cluster 会扼杀创新，因为 Data scientist 将没有足够的运算资源来开展大型任务，也没有足够的空间来存储中间结果。性能和容量规划通常会忽略或者低估 Data scientist 的需求，之前提到对生产环境任务的估计不足，会严重限制 Data scientist 的创新性工作。
危险信号五：Data scientist 开始查看 Stack Overflow
在 Hadoop 系统部署的早期，运行和营业团队与科学家紧密协作。运行和营业团队随时为 Data scientist 提供支持，但是当 Hadoop 系统成功上线后，系统的运行维护和扩展任务就会让运行和营业的团队疲于奔命，这时候 Data scientist 遇到 Hadoop 问题就只好自己解决，例如去 Stack Overflow 查看问题帖子。
危险信号六：Data Center 越来越热
Data Center 伺服器的电力都不是按伺服器的功率配置的，但是一个 Hadoop Computer cluster 运行任务的时候经常会连续开启数小时，会烧坏不匹配的供电线路，同样的问题也存在于制冷系统中。部署 Hadoop 系统时请确保 Data Center 能顶得住长时间全速运行的 Hadoop….。
危险信号七：费用超支
基于 IaaS 的 Hadoop 部署，例如 AWS，在支出上是无法控制的。一个月的费用很有可能是上个月的叁倍，远远超出你的预算。性能规划对于基于 IaaS 的 Hadoop 部署来说也是非常重要的，但是好的性能规划只是开始，如果你需要扩展 IaaS 上的 Hadoop 系统，在成本监控和优化系统上投入大量资金是必然的，假如你自问资金不足，那就切勿随意尝试大数据 Hadoop。
以下是 Altiscale 的 Raymie Stata 早前曾总结出来的 Hadoop 大数据七大危险信号，大家「中」了几多？
危险信号一：永远未进入生产阶段
大数据应用从概念到生产环境是一个巨大的变化，Hadoop 系统的可扩展性将面临巨大的挑战。生产环境的数据规模所产生的问题在实验环境是很难遇到的。另外数据本身也存在差异，概念验证阶段使用的测试数据往往是不真实的，或者是类型单一。在进入生产环境前，大数据团队需要对 Hadoop 系统进行模拟真实数据规模的压力测试，此类测试能够检验 大数据应用的可扩展性和相容性能，还能帮你做出更加准确的性能(资源需求)规划模型。
危险信号二：分析任务不断超时
当 Hadoop 中运行的 大数据应用很少或者只有一笔时，一切都会按部就班，但是随着 Hadoop Computer cluster 增长，数据分析任务的运行时间变得难以预测。一开始，只是有零星的超时现像，问题容易被忽视，但随着时间久了，超时问题会越来越严重，最后导致危机发生。在危机爆发前，你必须提前采取行动，根据任务的程度来调整计算性能的规划模型。
危险信号三：你开始告诉人们不要保留所有数据
危机出现的另一个征兆是数据保留时间不断缩水。一开始你想保留 13 个月的数据进行年度分析。但是由于空间限制，你开始减少保留数据的月份数。到最后，你的 Hadoop 系统因为没有足够多的数据而从 BID DATA 变成 SMALL DATA 系统。数据保留导致空间缩水是因为存储的扩展性遇到问题，这与前面的运算性能问题类似。当你的容量 Prediction Model 出现问题时，需要尽快调整。
危险信号四: Data scientist 被「饿死」
任务负荷过重的 Hadoop Computer cluster 会扼杀创新，因为 Data scientist 将没有足够的运算资源来开展大型任务，也没有足够的空间来存储中间结果。性能和容量规划通常会忽略或者低估 Data scientist 的需求，之前提到对生产环境任务的估计不足，会严重限制 Data scientist 的创新性工作。
危险信号五：Data scientist 开始查看 Stack Overflow
在 Hadoop 系统部署的早期，运行和营业团队与科学家紧密协作。运行和营业团队随时为 Data scientist 提供支持，但是当 Hadoop 系统成功上线后，系统的运行维护和扩展任务就会让运行和营业的团队疲于奔命，这时候 Data scientist 遇到 Hadoop 问题就只好自己解决，例如去 Stack Overflow 查看问题帖子。
危险信号六：Data Center 越来越热
Data Center 伺服器的电力都不是按伺服器的功率配置的，但是一个 Hadoop Computer cluster 运行任务的时候经常会连续开启数小时，会烧坏不匹配的供电线路，同样的问题也存在于制冷系统中。部署 Hadoop 系统时请确保 Data Center 能顶得住长时间全速运行的 Hadoop….。
危险信号七：费用超支
基于 IaaS 的 Hadoop 部署，例如 AWS，在支出上是无法控制的。一个月的费用很有可能是上个月的叁倍，远远超出你的预算。性能规划对于基于 IaaS 的 Hadoop 部署来说也是非常重要的，但是好的性能规划只是开始，如果你需要扩展 IaaS 上的 Hadoop 系统，在成本监控和优化系统上投入大量资金是必然的，假如你自问资金不足，那就切勿随意尝试大数据 Hadoop。