開源數據處理平臺Hadoop在大數據時代的今天有著非常廣泛的應用。著名的大象圖標遍布各行各業，從醫療記錄到銀行交易，從車票預定到房屋租賃，乃至很多科學數據處理，都可以見到Hadoop的身影。

在Hadoop生態繁榮的背后，是開發者們夜以繼日的開發與支持。而在用戶得益甚至贊賞這些應用的時候，開發者們卻不得不面對Hadoop平臺中一些可用性較差的地方。本文列舉了網絡上一些關于Hadoop的缺點，供大家探討，部分觀點來自及開發者博客。

1、 平臺尚未成熟

雖然用途廣泛，但不得不承認的是，Hadoop目前仍在開發階段。很多數據結構都不全，比如Hadoop一直不支持原生datatime數據類型，最近才在時間序列數據開發者的強烈建議下下引入此數據類型。其次，技術支持并不到位，無論是Google還是Stack Overflow上尋找的答案，都不足以解決開發者遇到的問題。

2、 數據模式模糊不清

Hadoop目前對模式（Schema）的描述并不清晰，很多開發者在撰寫Pig腳本的過程中，會花費超過50%的時間在調試對Schema的支持上。

3、 Pig和Hive無法互通

Hive和Pig用起來完全是兩個東西。熟悉SQL的開發者可以在Hive中使用類似的腳本，但是在Pig中卻不得不重新學習其語法。在Pig中無法使用Hive的UDFS，也無法使用HCatalog訪問Pig的Hive表。反過來，無法在Hive中使用Pig的UDFS。這讓開發者在兩者切換使用的過程中頗為糾結，需要耗費精力重新撰寫腳本來完成已有的工作。

4、 HDFS存儲共享函數庫

鑒于Hadoop的復用機制，一旦開發者將Pig腳本保存于HDFS，那么Hadoop將自動認為所有的JAR包的存儲方式都應如此。通常情況下，這樣的做法并無問題，但是有時候，當一個項目需要維護大量共享庫的時候，這就變得非常復雜。而且，大部分時間JAR包通常都在安裝客戶端的時候一并安裝過，Hadoop這種存儲方式使得JAR包多次存儲。據悉，腳本存儲的問題Pig新版本已修正，但是共享函數庫存儲的問題卻仍然存在。

5、 報錯信息不完整

這幾乎是Hadoop系列工具的通病，經常在出了問題的時候，返回一個“運行失敗，無更多錯誤信息”這樣的報錯提示，使得開發者無法進行更進一步的錯誤調試。還有，Hadoop經常會拋出一些無法找到指針的異常（NPE），而這些問題則是由文件解析之類的操作造成，并不能屬于NPE范疇。另外，由于采用UDFS，導致很多報錯最終以udf執行錯誤的樣子呈現給開發者，而它們可能僅僅是語法錯誤或者類型錯誤。

6、 不兼容的安全機制

開發者經常會聽到這樣的說法：“已經有足夠多的案例證明，想要保證Hadoop的安全性，建議使用Kerberos，LDAP直白易用。”但是現狀就是，Hadoop平臺并未對此有友好的集成：沒有SAML、沒有OAuth，也沒有很好的安全驗證機制（開發者只能時不時的無奈面對再一次出現的登錄窗口）。更有意思的是，Hadoop平臺中很多組件都自己支持LDAP，且彼此不考慮兼容性。

7、 難以開發的LDAP連接器

對開發者來講，用Java成功完成一個能用的LDAP連接器，至少需要修改上百次代碼。而反過來看看完成的代碼，連接器的功能還不完善。實際上，開發者們能感覺出Knox有點像一時沖動的產物。畢竟用Apache配置mod_rewrite模塊就能完成的事情，非要用Java再寫一遍，的確是讓開發者頭痛的事情。

8、 難以擴展的Hive表管理

如果開發者使用Hive進行表管理的話，在Hive執行了drop表命令后，會自動將表刪除。但是如果這個表是外部的話，則不會自動刪除。為什么Hive不能將這兩個表同樣對待呢？此外，既然Hive現在有向RDBMS發展的趨勢，為什么不增加Update和Delete？

9、 不兼容的Namenode

Hadoop的很多組件，如Oozie、Knox等，都不遵循新的Namenode HA。開發者可以做一個HA Hadoop，前提是他完全不想使用其他組件。

10、 出錯的文檔

Hadoop的文檔存在很多問題，開發者經常會發現文檔的示例代碼中有問題，有一些文檔本身都沒有遵循Hadoop的模式設計。鑒于這些文檔在互聯網上流傳廣泛，應該有相當一批人學習并嘗試，因此都會遇到并糾結于這些錯誤。實際上，有些錯誤是完全可以避免的，只要文檔的撰寫人在完成文檔的同時，自己動手運行一下示例代碼。比如Oozie文檔中充斥著大量過去版本的樣例代碼，開發者遇到錯誤的時候，很可能不是自己程序寫錯了，而是由于Oozie版本更替而導致之前教程中的函數不兼容造成，比如協議問題、模式有效性問題等等。有人形容Oozie，稱其類似Ant和Maven，只是沒有任何調試手段，而且代碼非常善變。

此外，在Hadoop平臺的適用范圍方面，它對實時數據訪問支持并不好，也無法高效存儲大量小文件，而且目前尚不支持多用戶。

作者 張天雷