上次去Hadoop大会，听了互联网的专场，对于阿里的云梯这个主题颇有些印象，但是由于对Hadoop纯属概念党，所以听的也不是太懂，今天在网上查了下这个云梯，其实网关于这个上面的还是挺多的，所以特别看了下：

背景：阿里的云梯集群是承载了阿里巴巴过去五年来的集团及其子公司(淘宝、天猫、一淘、B2B等)业务的绝大部分业务数据基础平台，经历了近5年数据量的增长，服务器也不断的增长，从300到1000...直到现在的5000的倍数，好庞大的数据处理平台规模呀，表示很羡慕。关键是数据上升直接代表了他们的业务量和用户数是不断增长的。想想也是这么多服务器，机房规划估计早期也没想那么多，即便是Hadoop可以无限制的水平扩展，但是机房会有无限大的空间么，这就提出问题了，这个云梯集群机器太多了，数据量大了，业务查询肯定也慢了，Hadoop的优势就是分布式集群计算，所以就得继续扩充机器，那么还得规划一个新机房，进而想想做个Hadoop的跨机房的集群，那么问题就来了，从Hadoop的架构上来说：

Hadoop的namenode的节点本身只有一个，也就是单点的，无论你Datanode怎么扩展，但是这Namenode节点存储元数据信息，存储容量网络带宽，CPU内存等在一台主机上都是有极限的，那么扩了机房，你也得扩充namenode节点，当前不支持，如何让其支持，就得从技术层面解决。另外刚才提到机房间还有带宽问题，不过十有八九机房是不同一大楼，所以就得有个城域网概念了，直接拉光纤吧，呵呵，这个是我自己个人觉得，也不知道人家怎么解决的。

难点3.跨两个机房的Hadoop集群数据怎么分布呢，如果说上面单namenode问题解决了，下面网络带宽问题解决了，接下来这个也很关键，应该得考虑从应用层面切割，应该是纵向切割吧，一个机房内的主机数据通信总比跨机房快吧，但是毕竟一个集群呀，分布式运算嘛，计算调度怎么跨机房呢，这个也是个问题。

好吧，上面的问题都解决了，那么以后如何升级维护呀，是软件总有这样那样的BUG，再说Hadoop软件在不停的更新，好多新功能在新的开源版本上，这么大个集群升级管理起来真的是个大问题呀，只能说牛逼的不得了，这些问题都想通了，那么这些真的可以实现吗，理论上可行但是实际不一定可行哦，所以实践是检验真理的唯一标准。

看完这一切真的很佩服得阿里人的勇气和敢于行动的这帮技术人，尤其是上层给了他们IT部门的支持力度也够大的，都说电商企业其实是一个技术公司，这点看来确实是，阿里巴巴的技术人应该非常自豪，他们在技术架构业务应用实际已经走到了前列，当现在大部分公司都炒作Hadoop大数据时，其实他们已经玩的很熟练了，真是祖国的骄傲呀。

给刚学习Hadoop朋友的一些建议

说到大数据，很多人纷纷开始关注大数据和Hadoop以及数据挖掘和数据可视化了，我现在创业，遇到很多传统数据行业往Hadoop上面去转型的公司和个人，提了很多问题，大多数问题还都是差不多的。所以我想整理一些，也可能是很多人都关注的问题。关于Hadoop版

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