Docker很熱，怎么形容?感覺開源除了spark技術，就是docker了，甚至把Go語言也帶火了，把Go在TIOBE的排名從百名外帶入主流語言的行列。

Docker快成救世主了，這么牛逼的技術，docker和hadoop碰撞出什么火花來呢，是不是得趕緊用上呢?

就不介紹具體什么是docker了，不是一門全新的技術，是基于LXC的高級容器引擎，從linux內核發展出來的輕量隔離技術。相比單純的隔離，核心是標準化了鏡像打包，部署和發布這個過程，相當于標準化了開發過程。就運行態來說，相比VM，核心優勢就是輕量，劣勢也明顯，安全性不足，容易攻破。下圖是一個VM和容器的對比：

關于LXC，google的大規模集群管理工具borg號稱十年前就使用上了，使用場景就是大數據場景，而且批量/實時場景號稱都支持的很好，集群資源利用率也非常高，所以照這個說起來，大數據和docker淵源很深。

但是現實的情況是，docker在hadoop領域用的并不是很好。目前主流兩種用法：

第一種方法是用Docker來直接運行Hadoop。例如hortonworks，收購了一家叫SequenceIQ的公司，通過叫Cloudbreak的技術，將Hortonworks Data Platform(HDP)打包成Docker鏡像，好處是可以在微軟Azure、亞馬遜AWS、谷歌云平臺等任何主流云平臺上啟動HDP。這種解決的是在多云平臺部署的問題。但是這個公司被收購之后也沒有更多的消息了。Github上的最后一次更新也在5個月之前。

這個至多只是解決開發環境的問題，hadoop很難在不同的環境下，不調優而跑出一致的表現，天生的使用場景受限，價值有限。

第二種方法是通過YARN來使用Docker容器進行應用部署，yarn是支持docker的，具體可以看看：

http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/DockerContainerExecutor.html

yarn作為資源管理，由于其擴展能力，一直被壓縮在了大數據領域，如果為了任務級別更高資源利用，通過FAIR調度算法足于，更強的隔離反而限制了資源的彈性使用。

當前資源調度更火是k8s(google主推，號稱從borg發展而來)和mesos(伯克利大學主推)。瞄準的場景也更多的是應用級別，yarn支持docker處在一個很尷尬的地步。

綜合來說，hadoop體系有自己的一套資源管理系統，要解決的問題是多個服務器并行調度起來當一個服務器使用的問題。而docker技術本質上和VM一樣，是將一個服務器拆成多份給更多的應用使用。Docker和hadoop體系在云下物理機的場景非常有限，未來在云上替代VM解決彈性伸縮問題應該有發展。

【本文為51CTO專欄作者“大數據和云計算”的原創稿件，轉載請通過微信公眾號獲取聯系和授權】

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