从工具产品体验对比spark、hadoop、flink

作为一名大数据开发，从工具产品的角度，对比一下大数据工具最常使用的框架spark、hadoop和flink。工具无关好坏，但人的喜欢有偏好。

目录

• • 评价标准
  • • 1 效率
    • 2 用户体验分析
    • • 从用户的维度来看
      • 从市场的维度来看
      • 从产品的维度来看
    • 3 用户体验的基本原则
    • • 成本和产出是否成正比
      • 操作是否“人性化”
    • 4. 功能性与用户体验评估
    • 总而言之
  • 大数据框架评估
  • • 用户视角
    • • 效率
      • 示例代码
      • • Spark：计算Pi的近似值
        • Flink：实时流处理示例
    • 易用性
    • • 示例代码
      • • Hadoop：简单的WordCount程序
    • 容错性
  • 市场视角
  • • 适应性和现代特性
    • 竞争优势
    • 用户群体
  • 产品视角
  • • 维护和支持
    • 用户支持和文档
    • 一致性和愿景
  • 总结

评价标准

1 效率

1. 明确目标：用户使用工具类产品是有明确的目标的。比如，美图产品需要帮助用户迅速进行美图。
2. 简化操作：简化操作能够扩大用户数量，提升效率，提升用户满意度。操作困难重重的工具类产品注定会被替代。
3. 容错性：使用工具有用错的可能，出错情况少、容错性高的工具让用户用起来更放心，更安心。

2 用户体验分析

1. 用户群体（我是谁？）
2. 解决场景下的痛点（我在哪里？）
3. 解决痛点的形式（我在干什么？）
4. 交互体验（UI感受）
5. 行业优劣（竞品分析）

工具产品的共同道理，不管是什么形式的工具，其道理都是类似的：

从用户的维度来看

1. 价值提供：工具是否能提供应该提供的价值，解决用户需求，完成用户的本质目标？
2. 使用舒适度：用户在使用过程中是否感觉很舒服、容易？
3. 目标促进：工具是否能吸引用户或促进用户完成目标？
4. 易触达：工具是否易于触达？能否正常运行/使用？

从市场的维度来看

1. 与时俱进：工具是否能与时俱进，比如设计风格、功能布局等？
2. 功能对比：其他产品的功能是否更多更好？
3. 用户量：工具的用户量是否最多？

从产品的维度来看

1. 持续维护：工具是否会继续维护？
2. 疑问解决：对工具有疑问时，是否有人及时解决？
3. 定位不变：工具是否坚持自己的定位不变？

3 用户体验的基本原则

1. 一看就用：好的用户体验，一看就能使用。
2. 提高效率：提高用户效率，用完就走。
3. 节省成本：节省成本，再次使用还会回来。

具体来说

成本和产出是否成正比

• 作为工具，若使用成本大于产出成本，那么宁可不使用工具。使用成本包括：上手成本、时间成本、工具成本，缺一不可，任何一环都需要考虑并进行衡量。

操作是否“人性化”

• 工具讲究易用性和效率，简单的使用界面和流程会使工具容易被接受（不包括军事或其他高级领域，只讨论2C）。

4. 功能性与用户体验评估

1. 功能性：用户的需求是否满足，即客户要求的功能是否全部实现。
2. 易用性：对新手用户来说，软件是否友好、方便，功能操作不需要用户花太多时间去学习或理解。
3. 高效率性：软件的性能，在指定条件下实现功能所需的计算机资源的有效程度。效率反映了在完成功能要求时有没有浪费资源。资源包括内存、外存、通道能力及处理时间。
4. 可靠性：在规定时间和条件下，软件维持其性能水平的程度。可靠性对某些软件是重要的质量要求，反映了软件在故障发生时能继续运行的程度。
5. 可维护性：软件在研发时需求变更时进行相应修改的容易程度，以及上市后的运行维护的方便性。易于维护的软件系统也是易理解、易测试和易修改的，以便纠正或增加新功能，或允许在不同软件环境上操作。
6. 可移植性：从一个环境转移到另一个环境的容易程度。

总而言之

“好不好用”圈定了讨论范围要围绕功能。从用户体验要素上来说，用户在进入产品之前有一个核心任务：

• 范围层：在产品内是否能使用户完成自己的任务？
• 结构层：用户完成任务的流程是否流畅？
• 框架层：用户是否能清晰地找到完成任务的入口？
• 表现层：任务完成各阶段的提示、反馈是否明确、有意义？

大数据框架评估

用户视角

效率

1. Apache Hadoop：适用于处理大规模数据集，但设置和管理复杂，可能降低新用户的效率。
2. Apache Spark：提供内存中处理，大大提升性能和速度，非常适合迭代算法和实时数据处理。
3. Apache Flink：在实时流处理方面表现出色，提供高效的低延迟处理。

示例代码

Spark：计算Pi的近似值

from pyspark import SparkContext
import random

sc = SparkContext("local", "Pi Approximation")

def inside(p):
    x, y = random.random(), random.random()
    return x*x + y*y < 1

num_samples = 1000000
count = sc.parallelize(range(0, num_samples)).filter(inside).count()
pi = 4 * count / num_samples
print("Pi is roughly %f" % pi)

Flink：实时流处理示例

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class StreamingJob {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataStream<String> text = env.socketTextStream("localhost", 9999);
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordCounts = text
            .flatMap(new Tokenizer())
            .keyBy(value -> value.f0)
            .sum(1);
        wordCounts.print();
        env.execute("Streaming WordCount");
    }

    public static final class Tokenizer implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {
        @Override
        public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) {
            for (String word : value.split("\\s")) {
                out.collect(new Tuple2<>(word, 1));
            }
        }
    }
}

易用性

1. Hadoop：学习曲线陡峭，需要管理其生态系统（HDFS, MapReduce, YARN），对初学者不太友好。
2. Spark：提供丰富的API（Java, Scala, Python, R），集群管理更简便。
3. Flink：同样提供丰富的API，设计上简化了流处理应用的开发。

用过hadoop再用spark的，应该再也不会用hadoop了

示例代码

Hadoop：简单的WordCount程序

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

public class WordCount {

    public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();

        public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
            while (itr.hasMoreTokens()) {
                word.set(itr.nextToken());
                context.write(word, one);
            }
        }
    }

    public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        private IntWritable result = new IntWritable();

        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
            }
            result.set(sum);
            context.write(key, result);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
        job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
        job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

容错性

1. Hadoop：具有良好的容错性，通过HDFS的容错存储和任务失败重执行机制实现。
2. Spark：通过数据血统（lineage）和弹性分布式数据集（RDD）提供容错性。
3. Flink：通过状态快照和细粒度恢复机制提供高级容错，确保流处理的稳健性。

市场视角

适应性和现代特性

1. Hadoop：虽然仍在发展，但由于其批处理根源，被认为不如Spark和Flink现代。
2. Spark：经常更新新特性，保持领先的大数据处理选择地位。
3. Flink：因其实时处理能力和复杂事件处理支持迅速获得关注。

竞争优势

1. Hadoop：虽然是基础性技术，但面临Spark和Flink等新框架的激烈竞争。
2. Spark：凭借广泛采用、活跃社区和批处理与流处理的多功能性保持竞争优势。
3. Flink：在实时分析领域竞争力强，吸引了对高吞吐量、低延迟处理有需求的用户。

用户群体

1. Hadoop：广泛使用，但在许多组织中逐渐被Spark补充或替代。
2. Spark：用户群体大且不断增长，尤其是在需要快速数据处理和机器学习能力的行业中。
3. Flink：用户群体增长迅速，特别是在实时数据分析至关重要的行业中。

产品视角

维护和支持

1. Hadoop：由强大的社区支持，并通过Cloudera和Hortonworks（现为Cloudera的一部分）等供应商提供企业支持。
2. Spark：由Databricks（Spark的创建者）和庞大的开源社区支持，确保持续改进和支持。
3. Flink：由Apache社区和Ververica等商业实体支持，提供企业支持和开发。

用户支持和文档

1. Hadoop：有广泛的文档、教程和社区支持论坛。
2. Spark：优秀的文档、众多教程和活跃的社区提供广泛支持。
3. Flink：文档质量良好，社区支持不断增长，资源越来越多。

一致性和愿景

1. Hadoop：在提供稳健、可扩展的存储和处理框架方面表现一致，但创新速度较慢。
2. Spark：通过新特性和集成不断创新，保持统一的分析愿景。
3. Flink：专注于实时流处理，保持清晰愿景并迅速演变以满足现代数据处理需求。

总结

通过效率、易用性、容错性、适应性、竞争优势、用户群体、维护支持、一致性和愿景等多个维度评估大数据框架，可以全面了解其可用性。

• Apache Hadoop：最适合需要大规模批处理和强大管理能力的组织。
• Apache Spark：适用于需要高效数据处理和批处理与流处理多功能性的环境。
• Apache Flink：适合需要实时、低延迟处理和复杂事件处理能力的应用。

选择合适的框架取决于您的具体需求、现有基础设施和长期数据处理目标。每个框架都有其独特的优势，了解这些优势可以指导您为大数据项目做出明智的决策。