大多数企业大数据应用案例尚处于实验和试点阶段，对于少数首次在生产环境部署Hadoop系统的用户来说，最常遇到的就是扩展问题，此类问题往往导致企业因噎废食，终止大数据应用项目。

部署和扩展Hadoop系统是一件高度复杂的事情，如果用户能提前对Hadoop扩展可能会遇到的各种问题和危险信号有所了解，就能避免很多“救火”场面。

以下是Hadoop大数据系统出现扩展问题的七大危险信号：

危险信号一: 永远进入不了生产阶段

大数据应用从概念验证到生产环境是一个巨大的飞跃，Hadoop系统的可扩展性将面临巨大的挑战。生产环境的数据规模产生的一些问题实验环境很难碰到。另外数据本身也存在差异，概念验证阶段使用的测试数据集往往是不真实的，或者类型单一。

在进入生产环境前，大数据团队需要对Hadoop系统进行模拟真实数据规模的压力测试，此类测试能够检验大数据应用的可扩展性和容错性能，还能帮你做出更加准确的性能(资源需求)规划模型。

危险信号二: 分析计算任务不断超时

当Hadoop集群中运行的大数据应用很少或者只有一个时，一切都行云流水，按部就班，但是随着Hadoop集群的增长，数据分析任务的运行时间变得难以预测起来。一开始，只是有零星的超时现象，问题容易被忽视，但随着时间增长，超时问题会越来越严重，最后导致危机。

在危机爆发前，你必须提前采取行动，根据任务峰值调整计算性能规划模型。

危险信号三: 你开始告诉人们不要保留所有数据

危机出现的另一个征兆是数据保留时间窗口不断缩水。一开始你想保留13个月的数据进行年度分析。但是由于空间限制，你开始减少保留数据的月份数。到最后，你的Hadoop系统因为没有足够多的数据而不再是“大数据”系统。

数据保留窗口的缩水是因为存储的扩展性遇到问题，这与前面的计算性能问题类似。当你的容量预测模型出现问题时，需要尽快调整。

危险信号四: 数据科学家被“饿死”

任务负荷过重的Hadoop集群会扼杀创新，因为数据科学家们将没有足够的计算资源来开展大型任务，也没有足够的空间来存储中间结果。

性能和容量规划通常会忽略或者低估数据科学家的需求，在加之前面提到的对生产环境任务的估计不足，会严重限制数据科学家的开拓性和创新性工作。

危险信号五：数据科学家们开始查看Stack Overflow

在Hadoop系统部署的早期，你的运营团队与科学家紧密协作。运营团队随时为数据科学家提供支持。(编者按：类似串联的协作模式)但是当Hadoop 系统成功上线后，系统的运维和扩展任务就会让运营团队疲于奔命，这时候数据科学家遇到Hadoop问题就只好自己解决，例如经常去技术问答网站Stack Overflow查看问题帖子。

危险信号六：数据中心越来越热

数据中心服务器的电力都不是按服务器的功率峰值配置的，但是一个Hadoop集群运行任务的时候经常会连续“拷机”数小时，会烧坏功率不匹配的供电线路，同样的问题也存在于制冷系统中。部署Hadoop系统时请确保数据中心支持其长时间全速运行。

危险信号七：费用超支

基于IaaS的Hadoop部署，例如AWS，在支出上是失控的。一个月的费用很有可能是上个月的三倍，远远超出你的预算。

性能规划对于基于IaaS的Hadoop部署来说也是非常重要的，但是好的性能规划只是开始，如果你需要扩展IaaS上的Hadoop系统，那么你需要学习Netflix在成本监控和优化系统上投入大量资金。