Hadoop 是一个开源的大数据处理框架，旨在处理海量数据集，并提供高效的分布式存储和计算能力。Hadoop 1.x 是 Hadoop 的早期版本，它为大数据处理奠定了基础。然而，随着数据量的不断增长和技术的发展，Hadoop 2.0 应运而生，带来了许多重要的改进和新特性。本文将详细探讨 Hadoop 2.0 与 Hadoop 1.x 的主要区别，以及这些变化对大数据处理的影响。
1. 架构变化
Hadoop 1.x：
- 单一的架构：Hadoop 1.x 使用了一个单一的处理框架，称为 MapReduce。所有的计算和资源管理都集中在这个框架内。它的架构由两个主要组件组成：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。HDFS 负责数据存储，而 MapReduce 负责数据处理。
- ResourceManager 和 JobTracker：在 Hadoop 1.x 中，资源管理和作业调度都是由 JobTracker 处理的。JobTracker 负责管理所有的 MapReduce 作业，分配资源并调度任务。这个设计导致了资源管理和作业调度的集中处理，限制了系统的可扩展性和性能。
Hadoop 2.0：
- 引入了 YARN：Hadoop 2.0 引入了新的资源管理和调度框架，称为 Yet Another Resource Negotiator (YARN)。YARN 将资源管理和作业调度分开，使系统更具灵活性和扩展性。YARN 由 ResourceManager 和 NodeManager 组成：
- ResourceManager：负责集群的资源管理和分配。
- NodeManager：负责每个节点的资源管理和任务监控。
- 分离计算和资源管理：Hadoop 2.0 中，资源管理和作业调度被分开，使得集群资源的使用更加高效，并支持更多类型的计算框架（不仅仅是 MapReduce）。这使得 Hadoop 能够更好地支持多租户环境和各种计算需求。
2. 支持的计算框架
Hadoop 1.x：
- 仅支持 MapReduce：Hadoop 1.x 的计算框架只支持 MapReduce 作业。所有的数据处理操作都必须通过 MapReduce 进行，这限制了处理模型的灵活性。
Hadoop 2.0：
- 支持多种计算框架：Hadoop 2.0 通过 YARN 提供了一个通用的资源管理和调度平台，可以支持除了 MapReduce 之外的多种计算框架。例如，Hadoop 2.0 支持 Apache Tez、Apache Spark 和 Apache Flink 等计算框架，这些框架提供了更高效的计算模型和更灵活的处理能力。
3. 可扩展性
Hadoop 1.x：
- 有限的扩展性：Hadoop 1.x 的架构中，JobTracker 执行资源管理和作业调度的工作，这导致了性能瓶颈和扩展性限制。随着集群规模的增加，JobTracker 的负载也会增加，导致系统的扩展能力受限。
Hadoop 2.0：
- 更高的扩展性：Hadoop 2.0 的 YARN 架构将资源管理和作业调度分开，避免了单点瓶颈。ResourceManager 和 NodeManager 的分离使得系统能够更好地扩展，以支持更大的集群规模和更多的并发作业。YARN 的设计使得资源管理更加高效，支持数千节点的大规模集群。
4. 高可用性
Hadoop 1.x：
- 单点故障：Hadoop 1.x 中的 JobTracker 是单点故障的源头。如果 JobTracker 发生故障，整个集群的作业调度和资源管理会受到影响，导致系统的可用性降低。
Hadoop 2.0：
- 增强的高可用性：Hadoop 2.0 改进了高可用性，提供了 ResourceManager 的高可用配置。YARN 支持 ResourceManager 的主备模式（Active-Standby），可以在主 ResourceManager 发生故障时自动切换到备用 ResourceManager，确保系统的持续运行和高可用性。
5. HDFS 改进
Hadoop 1.x：
- 有限的 HDFS 功能：Hadoop 1.x 的 HDFS 提供了基本的分布式存储功能，但在某些方面存在局限性。例如，HDFS 1.x 不支持动态增加副本数量和数据的实时备份等功能。
Hadoop 2.0：
- HDFS 的改进：Hadoop 2.0 对 HDFS 进行了许多改进，包括支持 HDFS Federation 和 HDFS 高可用性。HDFS Federation 允许在一个集群中运行多个 NameNode，提高了集群的可扩展性。HDFS 高可用性通过 NameNode 的主备模式增强了系统的容错能力，避免了单点故障。
6. 兼容性
Hadoop 1.x：
- 向后兼容性有限：Hadoop 1.x 的许多组件和 API 在 Hadoop 2.0 中发生了变化，这可能导致向后兼容性问题。
Hadoop 2.0：
- 向后兼容性改进：虽然 Hadoop 2.0 引入了许多新的特性和改进，但它在设计时考虑了向后兼容性，以减少对现有应用程序的影响。大多数 Hadoop 1.x 的应用程序可以在 Hadoop 2.0 中运行，但在某些情况下可能需要进行调整。
总结
Hadoop 2.0 在 Hadoop 1.x 的基础上进行了重大的架构改进，特别是在资源管理、计算框架支持、可扩展性和高可用性方面。Hadoop 2.0 引入了 YARN，将资源管理和作业调度分开，使系统更具灵活性和扩展性。它支持多种计算框架，提升了大数据处理的效率和能力。同时，Hadoop 2.0 对 HDFS 进行了改进，增强了系统的可扩展性和高可用性。总的来说，Hadoop 2.0 的改进使得它能够更好地满足现代大数据处理的需求，并在处理海量数据时提供更高的性能和可靠性。
