hadoop,spark在虚拟机集群里跑还有性能上的优势吗? 举报 理由 举报 取消 如题，系统搭建在公司的虚拟机集群上，这样还有木有性能上的优势?或者说这样搭建分布式计算系统还有意义么?反正最终都是服务器的内存和硬盘，我感觉用多线程，多进程的老方法，直接在服务器上跑，省去那些集群间的调度和网络io，是不是会更快一些？小白不懂,求大侠相助 2017年12月21日 7 条回复 1743 次浏览 Hadoop,Spark,分布式,数据挖掘,系统,计算
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作为分布式计算平台，性能是非常重要的一个指标，但绝对不是唯一一个指标。单纯从性能角度上来讲，硬件资源固定，虚拟化增大了开销，必然有所降低。但是虚拟化会带来一些其他方面的功能。
随便想了几个理由，应该还有很多，虚拟化这方面的专家应该更有发言权，毕竟干分布式计算的也只是虚拟化技术的受益者之一。
问题中谈到了性能，当然虚拟化的引入比裸奔性能上一定会有影响，如果影响很大的话，在做架构设计的时候就要根据实际需求进行取舍；然而比如像container，docker等轻量级虚拟化技术的出现，使它对性能的影响被压缩到了一个很小的地步，对于大多数分布式系统来说，这点性能损耗并不会有太大的影响……然后你懂的……
确实没有必要虚拟，Hadoop和spark都是可以单机跑的。如果你的服务器只有一个node，那么单机跑要快很多。
hadoop的关键在io
spark的关键在内存
虚拟机，没错，跑当然能跑，尤其作为测试环境，但是扯得蛋真的很疼，是真的很疼的那种
如果生产环境资源有限，spark可以放在vm中跑，只要载入数据时注意点； Hadoop就尽量在物理机上面跑吧，节点少点比n个vm都强太多
经验之谈，你在太平洋攒10台pc远比你买一台hp的2U跑虚拟机让Hadoop来得畅快
我们用的是hp的2U机器25块900gb硬盘物理机作为节点来跑的，酸爽
我同意楼上 @杨甬舟的说法。虚拟机或者容器来跑Hadoop和Spark，最大的优势就是在于方便部署和管理，并且共有云服务提供商可以提供弹性的服务，现在Databricks和Amazon，甚至国内的青云都提供了Spark虚拟机集群服务。我觉得虚拟化主要是针对大型云服务提供商而言的，集群的快速部署和便捷管理服务是很有市场的，不管是科研还是生产环境。在此基础上我想补充一下：
1. 性能的隔离是有必要的，不然就会相互干扰，单个物理节点下用多线（进）程的方式的确从直观上性能是比虚拟化后要好，但是虚拟机带来的好处就是，一个服务器上可以跑多个云用户集群，方便管理，资源效率也能有所提高。
2. 虚拟化技术作为云计算的基础，有其优势，它可以提供弹性资源服务，总体上是可以提高硬件使用率的，性能和资源使用率之间是存在一个tradeoff的。
3. 在按时间的计费模式下，像Spark这种对内存和CPU使用率较高的集群，部署到公有云中性价比较高。
另外一点，Hadoop部署到虚拟机集群中也已经有很多很多成熟的研究成功和工业产品，至于性能，据透露，阿里巴巴内部曾经试验过，大概性能损耗10%，这在大规模分布式系统中，和数据中心资源利用率比起来，应该不足为道。
其实要看你们公司想怎么搞了，要是这些机器就用来跑你的这个集群，那就裸奔试试看呗，不然的话，虚拟化还是有存在的必要的。
另外，传送门
[1]Three reasons you need to run Spark in the cloud
[2]Databricks Cloud: Making Big Data Easy
性能问题在hadoop虚拟化里其实是个次要问题，虽然也确实性能差。
更重要不要做虚拟化的原因是你的很多hadoop虚拟机很有可能其实是跑在一台物理服务器上的，那这台物理服务器宕机就会导致整个集群不可用。
另外，虚拟化也可能使用的是共享存储，那么这样会让hadoop内建的冗余机制变得毫无意义。
第三，虚拟化里，你无法划分正确的机架来让hadoop合理的分布数据块存放位置。
最后，虚拟化的网络是软件定义的，底层发生问题你很难对hadoop定位和排错。
这些才是不要用虚拟化最重要的原因，排除这些才谈到性能问题。
当然曾经也有人跟我抬杠，说一台服务器只做一个虚拟机不就好了吗？可问题是，你要这样做的话为什么不直接装hadoop，非要为了部署方便而白白浪费掉30%的性能呢。每三台服务器就会浪费掉一台物理机的计算能力，代价太大了，除非土豪的国企或政府，否则没人会这么干。
我非常赞同 Harry Zhu，hadoop主要是磁盘I/O问题，spark内存计算居多，这样反倒咱们一个启发，hadoop像似更适合物理机环境，spark可以存活在虚拟机里头。这样两套集群间的组合不知道是否合适。但是，在网上看到，通常喜欢把spark节点与hdfs节点部署到一块，减少网络带宽，又陷入了另外一个矛盾？
这就是为什么要跑在docker里呀