1.前言

回顾从前，已经在大数据领域混了5年了，经手了不少大数据集群搭建方案，自己也做过许多大数据平台的运维工作，在这里进行阶段性的总结。

2.大数据集群方案对比

简单直接，这里站在生产环境的角度考虑如何选择集群搭建方案，大致有如下几个维度：

接下来进行一些扩展：

• CDP

  CDP是 2018年 Cloudera与 Hortonworks以 52亿美元价格宣布合并之后，新公司所发布的首款新产品，也是一个基于云的大数据平台，需要付费使用。至此，CDH 6.x就是最后一个版本了，HDP也不会更新了，后面就只有 CDP了。

• 国内商用大数据平台

  笔者接触的国内商用大数据平台有：

  ​ 华为 FusionInsight和 腾讯 TBDS两家，其中 华为FI落地是在上海，集群规模 100+，根据业务特点，单独部署了 Spark集群和 HBase集群；腾讯 TBDS落地在江苏，集群规模 50+，据说腾讯这个是基于 Ambari进行二次开发的，整体易用性和稳定性都很不错。

对于集群搭建方案的选择，这里笔者也给出一些自己的看法：

• CDH ——国内公司首选

  节点数量不多，小于 50个节点，基本不会对组件进行修改，重点在于大数据应用的开发，选它。

• HDP

  可能会对组件进行调整，不满于 CDH免费版的一些限制，选它。

• 原生 Hadoop ——完全开源

  集群规模小，比如 内部开发环境；需要修改组件源码，做一些定制化，选它。

• 商用大数据平台

  项目或者产品的预算够，选它。

3.总结

笔者上一家公司第一代大数据平台使用的是 CDH免费版，因为其中的不少限制，第二代大数据平台选择了开放性更好的 HDP（Ambari）。现公司，原生 Hadoop和 CDH并存，为什么呢？信创。由于信创机器的限制，CDH无法在上面部署，而原生的 Hadoop我们团队亦进行了部分源码修改才得以正常运行。