对软件命名并不是一件容易的事情，名字要朗朗上口，易于记忆，既不能天马行空，又要代表软件本身的功能和创新。本文将历数几款大数据框架及其创始背后的故事。

Hadoop：最具童心

2004年，Apache Hadoop（以下简称Hadoop）的创始人Doug Cutting和Mike Cafarella受MapReduce编程模型和Google File System等论文的启发，对论文中提及的思想进行了编程实现，Hadoop的名字来源于Doug Cutting儿子的玩具大象。当时Cutting的儿子刚刚两岁，正处在咿呀学语的阶段，经常将自己的黄色玩具大象叫做"Hadoop"，Cutting灵机一动，将自己的大数据项目以此来命名。

Cutting称，软件的名字有时候要听起来“毫无意义”，因为软件会随着时间不断迭代演进，一开始就使用一个与其初始功能紧密相关的名字，日后有可能比较尴尬。

由于Doug Cutting后来加入了雅虎，并在雅虎工作期间支持了大量Hadoop的研发工作，因此Hadoop也经常被认为是雅虎开源的一款大数据框架。时至今日，Hadoop不仅仅是整个大数据领域的先行者和领导者，更形成了一套围绕Hadoop的生态系统，Hadoop和它的生态是绝大多数企业首选的大数据解决方案。

目前，Hadoop的核心组件主要有三个：

• Hadoop MapReduce：Hadoop版本的MapReduce编程模型，可以处理海量数据，主要面向批处理。

• HDFS：HDFS全称为Hadoop Distributed File System，是Hadoop提供的分布式文件系统，有很好的扩展性和容错性，为海量数据提供存储支持。

• YARN：YARN是Yet Another Resource Negotiator的缩写，是Hadoop生态中的资源调度器，可以管理一个Hadoop集群，并为各种类型的大数据任务分配计算资源。

这三大组件中，数据存储在HDFS上，由MapReduce负责计算，YARN负责集群的资源管理。

羚羊、麒麟还有德鲁伊：大数据动物园

继Hadoop之后，很多大数据框架相继使用动物的名字来命名。很多工具功能比较相似，甚至有些重叠，主要因为他们来自不同的公司，而不同公司的业务需求略有不同，因此开发出来的大数据工具比较相似。比如在SQL-on-Hadoop领域，就有Hive、Impala、Phoenix、Kylin等工具。

Hive

如果说数据是蜂蜜，计算集群是辛勤工作的小蜜蜂，那么我们需要一个蜂窝来存储这些无价之宝。英文“Hive”翻译过来是蜂巢或蜂窝，数据仓库工具Hive就像一个蜂窝一样，对大数据进行分析和处理，生成高价值的数据。Hive起初由Facebook开发，目前被广泛应用在各大互联网公司。

Hive基于Hadoop，Hadoop在计算层面只提供了MapReduce的编程API，这种API还是不够傻瓜化。Hive在Hadoop MapReduce基础上，提供了一种类SQL的查询接口，被称为HiveQL。HiveQL与SQL的语法高度兼容，用户想要对大数据做分析和处理，无需使用Hadoop MapReduce的复杂编程，只需要写一些SQL即可。

Impala和Kudu

查询引擎Impala（黑斑羚）和存储引擎Kudu（弯角羚）是一对好基友，都是非洲的羚羊，其创始团队Cloudera公司喜欢使用跑得快的动物来命名产品。Kudu和Impala两者结合可以大大加快大数据OLTP和OLAP的速度。

Druid：变形德鲁伊，游戏玩家的最爱

德鲁伊在游戏玩家眼中并不陌生，他擅长变形，在游戏中能担当不同的角色。Apache Druid的起名源于德鲁伊擅长变形的特点，表示它能够处理多种不同类型的数据处理任务。Druid是一种OLAP工具，可以同时处理批量和流式大数据。Druid被广泛应用在用户行为分析、计算广告、IoT等领域。

Kylin：国产大数据神器麒麟

之前提到的大数据框架都是欧美人主导开发的，随着中国技术水平的提升，在大数据领域也有一款中国人主导的项目，以中国神兽麒麟命名。Kylin最初由eBay上海研发团队开发，随后被开源，目前由一家中国公司Kyligence在主导这个项目的开发。

Kylin也是一款OLAP工具，比起Hadoop、Hive和Spark，它的查询速度更快，能在亚秒内查询巨大的Hive表。Kylin的用户群非常大，有eBay、腾讯、百度、思科、小米等等。

Apache Phoenix和Apache Trafodion均是基于HBase的SQL工具，其logo分别是凤凰和龙。Phoenix由Saleforce开源，Trafodion是HP开发的。

为了管理这些动物园里的动物们，ZooKeeper起着管理协调大数据集群的作用。

Spark：无心插柳柳成荫

2009年，Apache Spark（以下简称Spark）诞生于加州大学伯克利分校（University of California, Berkeley）AMP实验室，2013年被捐献给Apache基金会。实际上，Spark的创始团队本来是为了开发集群管理框架Apache Mesos（以下简称Mesos），其功能类似YARN，Mesos开发完成后，需要一个基于Mesos的产品运行在上面以验证Mesos的各种功能，于是他们接着开发了Spark。Spark有火花、鼓舞之意，创始团队希望用Spark来证明在Mesos上从零开始创造一个项目非常简单。如今，Spark已经成为大数据分析领域绝对的王者，而Mesos反而没有那么有名，真可谓无心插柳柳成荫。

在计算机领域，伯克利一直是殿堂级的存在：他们开发的操作系统BSD曾被各大厂商修改后商用，现在苹果的macOS和iOS前身就是BSD。AMP实验室更是在大数据领域具有举足轻重的地位。

回到Spark上，Spark是一款大数据计算框架，其初衷是改良Hadoop MapReduce的编程模型和执行速度，尤其提升大数据在机器学习方向上的性能。与Hadoop相比，Spark的改进主要有两点：

• 易用性：并不是所有计算任务都可以简单拆分成map和reduce，有可能为了解决一个问题，要设计多个MapReduce任务，任务之间相互依赖，整个程序非常复杂，导致代码的可读性差。Spark提供更加方便易用的接口，提供Java、Scala、Python和R几种语言的API，支持SQL、机器学习和图计算，覆盖了绝大多数计算场景。

• 速度快：Hadoop的map和reduce的中间结果都需要落地到磁盘上，而Spark尽量将大部分计算放在内存中，加上Spark有向无环图的优化，在官方的基准测试中，Spark比Hadoop快一百倍以上。

Spark的核心在于计算，主要目的在于优化Hadoop MapReduce计算部分，在计算层面提供更细致的服务。如图所示，Spark提供了常用几种数据科学语言的API，提供了SQL、机器学习和图计算支持，这些服务都是最终面向计算的。Spark并不能完全取代Hadoop，实际上，Spark融入到了Hadoop生态圈，成为其中的重要一元。一个Spark任务很可能依赖HDFS上的数据，向YARN来申请计算资源，将结果输出到HBase上。当然，Spark也可以不用依赖这些组件，独立地完成计算。

Kafka：致敬卡夫卡

中学时代的语文课堂上曾讲到，卡夫卡和他的作品《变形记》刻画了资本主义的底层残酷，如今有一款大数据框架正是以卡夫卡来命名。2010年，LinkedIn开始了其内部流数据处理平台的开发，2011年将该系统捐献给了Apache基金会，取名Apache Kafka（以下简称Kafka）。Kafka的创始人Jay Kreps觉得这个系统主要用于优化读写，应该用一个作家的名字来命名，加上他很喜欢作家卡夫卡的文学作品，觉得这个名字对于一个开源项目来说很酷，因此取名Kafka。

Kafka是一种面向大数据领域的消息系统。在大数据生态圈中，Hadoop的HDFS或Amazon S3提供数据存储服务，Hadoop MapReduce、Spark和Flink负责计算，Kafka是被用来连接这些系统和应用。

如图所示，企业中不同的应用系统作为数据生产者会产生大量数据流，这些数据流还需要进入不同的数据消费者，Kafka起到数据集成和系统解耦的作用。系统解耦是让某个应用系统专注于一个目标，以降低整个系统的维护难度。在实践上，一个企业经常拆分出很多不同的应用系统，系统之间需要建立数据流管道（Stream Pipeline）。假如没有Kafka这样的消息队列，M个生产者和N个消费者之间要建立M*N个点对点的数据管道，Kafka就像一个中介，让数据管道的个数变为M+N，大大降低了数据管道的复杂程度。

从批处理和流处理的角度来讲，数据流经Kafka后会持续不断地写入到HDFS，积累一段时间后可提供给后续的批处理任务，同时数据流也可以直接流入到Flink，被用于流处理。

随着流处理的兴起，Kafka不甘心只做一个数据管道，开始向轻量级流处理方向努力，但相比Spark和Flink这样的计算框架，Kafka主要侧重功能在消息队列上。

Flink：像松鼠一样快

Flink是由德国三所大学发起的的学术项目，后来不断发展壮大，并于2014年末成为Apache顶级项目。在德语中，“flink”表示快速敏捷，同时，团队使用生活在柏林的红色松鼠作为吉祥物，以此来表征这款计算框架的特点。

Flink主要面向流处理，如果说Spark是批处理界的王者，那么Flink就是流处理领域的冉冉升起的新星，被广泛认为是继Hadoop和Spark的下一代大数据计算引擎。Flink是一个支持在有界和无界数据流上做有状态计算的大数据计算引擎。它以事件为单位，支持SQL、状态、水位线（WaterMark）等特性，支持“Exactly once”。比起Storm，它的吞吐量更高，延迟更低，准确性能得到保障；比起Spark Streaming，它以事件为单位，达到真正意义上的实时计算，且所需计算资源相对更少。

小结

大数据工具的竞争非常激烈，各家公司都有一些内部工具，并将其开源。了解大数据软件命名故事是一件非常有趣的事情，从他们的名字中，我们可以窥见软件创始团队的初衷和愿景。