大數(shù)據(jù)Hadoop版本介紹，1.0版本和2.0對比有哪些缺點？

Hadoop發(fā)行版本分為開源社區(qū)版和商業(yè)版，社區(qū)版是指由Apache軟件基金會維護的版本，是官方維護的版本體系。商業(yè)版Hadoop是指由第三方商業(yè)公司在社區(qū)版Hadoop基礎上進行了一些修改、整合以及各個服務組件兼容性測試而發(fā)行的版本，例如比較著名的有Cloudera公司的CDH版本。

為了方便學習，本書采用開源社區(qū)版，而Hadoop自誕生以來，主要分為Hadoop1、Hadoop2、Hadoop3三個系列的多個版本。由于目前市場上最主流的是Hadoop2.x版本，因此，本書只針對Hadoop2.x版本進行相關介紹。

Hadoop2.x版本指的是第2代Hadoop，它是從Hadoop1.x發(fā)展而來的，并且相對于Hadoop1.x來說，有很多改進。下面我們從Hadoop1.x到Hadoop2.x發(fā)展的角度，對兩版本進行講解，如圖1所示。

 圖1 Hadoop版本內(nèi)核演變

通過圖1可以看出，Hadoop1.0內(nèi)核主要由分布式存儲系統(tǒng)HDFS和分布式計算框架MapReduce兩個系統(tǒng)組成，而Hadoop2.x版本主要新增了資源管理框架Yarn以及其他工作機制的改變。

在Hadoop1.x版本中，HDFS與MapReduce結(jié)構(gòu)如圖2和3所示。

圖2 HDFS組成結(jié)構(gòu)

? 圖3 MapReduce組成結(jié)構(gòu)

從圖2可以看出，HDFS由一個NameNode和多個DateNode組成，其中，DataNode負責存儲數(shù)據(jù)，但是數(shù)據(jù)具體存儲到哪個DataNode節(jié)點，則是由NameNode來決定的。

從圖3可以看出MapReduce由一個JobTracker和多個TaskTracker組成，其中，MapReduce的主節(jié)點JobTracker只有一個，從節(jié)點TaskTracker有很多個，JobTracker與TaskTracker在MapReduce中的角色就像是項目經(jīng)理與開發(fā)人員的關系，而JobTracker負責接收用戶提交的計算任務、將計算任務分配給TaskTracker執(zhí)行、跟蹤，JobTracker同時監(jiān)控TaskTracker的任務執(zhí)行狀況等。當然，TaskTracker只負責執(zhí)行JobTracker分配的計算任務，正是由于這種機制，Hadoop1.x架構(gòu)中的HDFS和MapReduce存在以下缺陷：

（1）HDFS中的NameNode、SecondaryNode單點故障，風險是比較大的。其次，NameNode內(nèi)存受限不好擴展，因為Hadoop1.x版本中的HDFS只有一個NameNode，并且要管理所有的DataNode。

（2）MapReduce中的JobTracker職責過多，訪問壓力太大，會影響系統(tǒng)穩(wěn)定。除此之外，MapReduce難以支持除自身以外的框架，擴展性較低的不足。

Hadoop2.x版本為克服Hadoop1.x中的不足，對其架構(gòu)進行了以下改進：

（1）Hadoop2.x可以同時啟動多個NameNode，其中一個處于工作（Active）狀態(tài)，另一個處于隨時待命（Standby）狀態(tài)，這種機制被稱為Hadoop HA（Hadoop高可用），這樣當一個NameNode所在的服務器宕機時，可以在數(shù)據(jù)不丟失的情況下，自動切換到另一個NameNode持續(xù)提供服務。

（2）Hadoop2.x將JobTracker中的資源管理和作業(yè)控制分開，分別由ResourceManager（負責所有應用程序的資源分配）和ApplicationMaster（負責管理一個應用程序）實現(xiàn)，即引入了資源管理框架Yarn，它是一個通用的資源管理框架，可以為各類應用程序進行資源管理和調(diào)度，不僅限于MapReduce一種框架，也可以為其他框架使用，如Tez、Spark、Storm，這種設計不僅能夠增強不同計算模型和各種應用之間的交互，使集群資源得到高效利用，而且能更好地與企業(yè)中已經(jīng)存在的計算結(jié)構(gòu)集成在一起。

（3）Hadoop2.x中的MapReduce是運行在Yarn上的離線處理框架，它的運行環(huán)境不再由JobTracker和TaskTracker等服務組成，而是變成通用資源管理Yarn和作業(yè)控制進程ApplicationMaster，從而使MapReduce在速度上和可用性上都有很大的提高。

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