Hadoop1.0和Hadoop2.0的区别

原创
2017/05/09 11:23
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本文转自「开发者圆桌」一个10年老猿原创文章传播开发经验,尤其适合初学者或刚入职场前几年程序猿的微信公众号。

什么是Hadoop1.0?

 

Hadoop1.0即第一代Hadoop,指的是版本为Apache Hadoop 0.20.x、1.x或者CDH3系列的Hadoop,内核主要由HDFS和MapReduce两个系统组成,其中MapReduce是一个离线处理框架,由编程模型(新旧API)、运行时环境(JobTracker和TaskTracker)和数据处理引擎(MapTask和ReduceTask)三部分组成。

 

什么是Hadoop2.0?

 

Hadoop2.0即第二代Hadoop,指的是版本为Apache Hadoop 0.23.x、2.x或者CDH4系列的Hadoop,内核主要由HDFS、MapReduce和YARN三个系统组成,其中YARN是一个资源管理系统,负责集群资源管理和调度,MapReduce则是运行在YARN上的离线处理框架,它与Hadoop 1.0中的MapReduce在编程模型(新旧API)和数据处理引擎(MapTask和ReduceTask)两个方面是相同的。

 

两者的区别

 

从Hadoop整体框架来说

 

Hadoop1.0由分布式存储系统HDFS和分布式计算框架MapReduce组成,其中HDFS由一个NameNode和多个DateNode组成,MapReduce由一个JobTracker和多个TaskTracker组成。

 

Hadoop2.0为克服Hadoop1.0中的不足进行了下面改进:

 

1、针对Hadoop1.0单NameNode制约HDFS的扩展性问题,提出HDFS Federation,它让多个NameNode分管不同的目录进而实现访问隔离和横向扩展,同时彻底解决了NameNode单点故障问题;

 

2、针对Hadoop1.0中的MapReduce在扩展性和多框架支持等方面的不足,它将JobTracker中的资源管理和作业控制分开,分别由ResourceManager(负责所有应用程序的资源分配)和ApplicationMaster(负责管理一个应用程序)实现,即引入了资源管理框架Yarn。

 

3、Yarn作为Hadoop2.0中的资源管理系统,它是一个通用的资源管理模块,可为各类应用程序进行资源管理和调度,不仅限于MapReduce一种框架,也可以为其他框架使用,如Tez、Spark、Storm等


从MapReduce计算框架来讲

 

MapReduce1.0计算框架主要由三部分组成:编程模型、数据处理引擎和运行时环境。它的基本编程模型是将问题抽象成Map和Reduce两个阶段,其中Map阶段将输入的数据解析成key/value,迭代调用map()函数处理后,再以key/value的形式输出到本地目录,Reduce阶段将key相同的value进行规约处理,并将最终结果写到HDFS上;它的数据处理引擎由MapTask和ReduceTask组成,分别负责Map阶段逻辑和Reduce阶段的逻辑处理;它的运行时环境由一个JobTracker和若干个TaskTracker两类服务组成,其中JobTracker负责资源管理和所有作业的控制,TaskTracker负责接收来自JobTracker的命令并执行它。

 

MapReducer2.0具有与MRv1相同的编程模型和数据处理引擎,唯一不同的是运行时环境。MRv2是在MRv1基础上经加工之后,运行于资源管理框架Yarn之上的计算框架MapReduce。它的运行时环境不再由JobTracker和TaskTracker等服务组成,而是变为通用资源管理系统Yarn和作业控制进程ApplicationMaster,其中Yarn负责资源管理的调度而ApplicationMaster负责作业的管理。

 

Hadoop1与Hadoop2的区分还是非常大,HDFS和MR都有不同,最起码的配置文件就不一样。项目应用的话,建议尽量往高版本走。稳健一点的话稍低于最高版本的一个稳定版本即可。

 

通过访问Hadoop官网http://hadoop.apache.org/releases.html,我们可以看到目前Hadoop已经发展到3.0版本。

 

通过访问http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/可以下载需要的Hadoop软件包,各个版本以及如何选择稳定版本,请参考图中标注,其中current目录表示当前研发中的版本,stable表示当前最稳定的版本,stable1表示Hadoop1.0最稳定版本,同理stable2表示Hadoop2.0最稳定版本。

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