Hadoop作为一个开源的大数据处理框架，在过去几年中经历了重要的版本更新。Hadoop 1和Hadoop 2是两个主要的版本，二者在架构和功能上有显著的差异。了解这两个版本的区别对于选择合适的Hadoop版本和优化大数据处理系统至关重要。本文将详细探讨Hadoop 1与Hadoop 2的主要区别，帮助读者全面理解这两个版本的改进和优势。
一、Hadoop 1的架构
Hadoop 1是Hadoop的第一个版本，基于Hadoop的原始架构和设计理念。它主要由两个核心组件构成：HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。
- HDFS：用于大规模数据存储，提供高容错性和高吞吐量的数据访问。
- MapReduce：用于大规模数据处理，采用Map-Reduce编程模型进行数据的分布式计算。
在Hadoop 1中，MapReduce不仅负责计算，还负责资源管理和作业调度。这种设计方式存在以下主要问题：
- 资源管理和调度问题：由于MapReduce同时处理计算和资源管理，导致系统的可扩展性和资源利用率受到限制。
- 灵活性不足：所有作业都需要通过MapReduce处理，缺乏对其他计算框架（如实时流处理）的支持。
二、Hadoop 2的改进和新特性
Hadoop 2在Hadoop 1的基础上进行了重大改进，主要引入了YARN（Yet Another Resource Negotiator）来解决资源管理和调度的问题。这些改进使得Hadoop 2在资源管理、灵活性、可扩展性等方面有了显著提升。以下是Hadoop 2与Hadoop 1的主要区别：
资源管理和调度
Hadoop 1：在Hadoop 1中，MapReduce负责资源管理和作业调度。资源的分配和作业的执行都由MapReduce的JobTracker进行管理。由于JobTracker需要同时处理资源管理和作业调度，这使得系统在处理大规模作业时容易成为瓶颈，导致性能下降和资源浪费。
Hadoop 2：Hadoop 2引入了YARN作为资源管理和作业调度的核心组件。YARN将资源管理和作业调度功能从MapReduce中分离出来，提高了系统的可扩展性和资源利用率。YARN的架构包括ResourceManager、NodeManager和ApplicationMaster。ResourceManager负责全局资源管理和调度，NodeManager负责节点级别的资源监控和管理，而ApplicationMaster则负责每个应用的资源请求和作业调度。
计算框架支持
Hadoop 1：在Hadoop 1中，MapReduce是唯一支持的计算框架。所有的数据处理作业都需要通过MapReduce进行，这限制了系统的灵活性和处理能力。
Hadoop 2：Hadoop 2通过YARN支持多种计算框架。除了MapReduce，Hadoop 2可以支持其他计算框架，如Apache Spark、Apache Tez和Apache Flink等。这种灵活性使得Hadoop 2能够处理多种类型的数据处理任务，包括实时流处理、交互式查询等。
高可用性
Hadoop 1：在Hadoop 1中，JobTracker是单点故障的来源。如果JobTracker出现故障，整个系统的作业调度和资源管理将受到影响，从而导致系统不可用。
Hadoop 2：Hadoop 2引入了ResourceManager的高可用性机制，通过配置多个ResourceManager实例和ZooKeeper实现故障转移。这种设计提高了系统的可靠性和可用性，确保在ResourceManager出现故障时能够迅速恢复。
可扩展性
Hadoop 1：由于MapReduce和JobTracker的设计限制，Hadoop 1的可扩展性受到限制。当集群规模扩大时，JobTracker可能会成为性能瓶颈，影响系统的整体性能。
Hadoop 2：YARN的引入显著提升了Hadoop的可扩展性。YARN将资源管理和作业调度的职责分开，使得系统能够更好地支持大规模集群和多个计算框架。YARN的架构允许更大规模的集群和更多的应用程序在同一集群中并行运行。
支持的存储系统
Hadoop 1：Hadoop 1主要依赖HDFS作为存储系统，虽然HDFS提供了强大的分布式存储能力，但在数据处理和存储的灵活性方面有所限制。
Hadoop 2：Hadoop 2保持了对HDFS的支持，同时也允许集成其他存储系统，如Amazon S3、HBase等。通过这种方式，Hadoop 2能够支持更多的数据存储和处理需求，提供更大的灵活性和扩展性。
作业调度
Hadoop 1：Hadoop 1中的作业调度由JobTracker负责，作业调度和资源管理集中在一个组件中，导致调度效率和灵活性不足。
Hadoop 2：在Hadoop 2中，作业调度由YARN的ApplicationMaster处理。每个应用程序都拥有自己的ApplicationMaster，负责资源请求和作业调度。这种设计使得作业调度更加高效和灵活，支持多种类型的应用程序和计算框架。
三、总结
Hadoop 2相对于Hadoop 1在多个方面进行了重要的改进和优化。YARN的引入解决了Hadoop 1中资源管理和作业调度的瓶颈，提高了系统的可扩展性和灵活性。Hadoop 2支持多种计算框架和存储系统，使得其在大数据处理领域的应用更加广泛。了解Hadoop 1和Hadoop 2的区别，有助于在设计和实施大数据处理系统时做出更明智的选择，充分发挥Hadoop的优势，满足不同的数据处理需求。
