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。

- 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

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。
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。
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

用户群体（我是谁？）
解决场景下的痛点（我在哪里？）
解决痛点的形式（我在干什么？）
交互体验（UI感受）
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

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？
使用舒适度：用户在使用过程中是否感觉很舒服、容易？
目标促进：工具是否能吸引用户或促进用户完成目标？
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

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

从产品的维度来看

持续维护：工具是否会继续维护？
疑问解决：对工具有疑问时，是否有人及时解决？
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

一看就用：好的用户体验，一看就能使用。
提高效率：提高用户效率，用完就走。
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

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。
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。
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。
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。
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。
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

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。
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。
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

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。
Spark：提供丰富的API（Java, Scala, Python, R），集群管理更简便。
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);
    }
}