主要观点：Pinterest 披露其内部编排框架 HCC 以实现大规模 Hadoop 集群的自动扩展和迁移，解决了之前管理 AWS 上多个 YARN 集群时的运营复杂性和限制，HCC 将手动工作流转变为实时自动化系统，其核心是管理器-工作器架构，能安全迁移节点并管理 ASG 缩容保护，虽已提高效率但仍在扩展能力，此举措使 Pinterest 按需扩展数据处理平台等；Uber 披露将其基于 Hadoop 的批处理分析栈迁移到 Google Cloud Platform 的分阶段策略，初始迁移核心组件，后续采用管理服务等，两案例表明大规模 Hadoop 系统可通过良好设计的编排等工具安全迁移或现代化。
关键信息：

• Pinterest 的 HCC 可自动管理 Hadoop 集群，解决手动操作的问题。
• HCC 架构包括管理器-工作器，能确保节点安全退役等。
• HCC 可在原地升级时安全迁移节点，减少成本等。
• Uber 分阶段将 Hadoop 系统迁移到 GCP。
  重要细节：
• Pinterest 曾为 Hadoop 基础设施维护固定大小的 ASG 且自动扩展被禁用，手动调整需大量人工干预。
• HCC 背后协调 AWS 服务和 Hadoop 组件，HMC 监控关键集群指标等。
• Uber 先将核心组件迁移到 GCP 基础设施即服务，后续采用管理服务等。