从零自学Hadoop(10)：Hadoop1.x与Hadoop2.x

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• 序
• 里程碑
• Hadoop1.x与Hadoop2.x
• 系列索引

序

　　上一篇，我们使用Maven构建了我的MapReduce程序，并且成功的运行了Job。那么大家可能会觉得为什么要这么做，有没有些理论依据，毕竟对hadoop的功能，特点有了了解后，做事情会心里稍微有点底。所以我们开始补些理论知识。

　　下面，我们就开始比较下Hadoop1.x与Hadoop2.x，感受下产品迭代的快乐。

　　申明，这一篇幅的图都是网上找的，就不打水印了，做人得厚道。

里程碑

一：里程碑

　　2003-2004年 Doug Cutting和Mike Cafarella利用业余时间实现了HDFS和MapReduce机制。

　　2005年作为Lucene的子项目Nutch正式引入Apache基金会

　　2006年MapReduce,NDFS分别被纳入Hadoop项目中

　　2010年发布0.20.2：security  append

　　2011年12月0.20.线路发布1.0版本

　　2012年发布1.04

　　2011年10月份发布0.23.0：开始有了Yarn

　　2012年3月份发布2.0.0：alpha

　　2013年发布2.1.0：beta

　　2013年10月发布2.2.0：稳定版。很重要的版本，Yarn,High Availability for HDFS,HDFS Federation,HDFS Snapshots,Support for running Hadoop on Microsoft Windows

　　2014年11月发布2.6.0：很重要的版本，比如密钥管理服务器，凭证提供，支持SSD,热插拔DataNode,long running services in YARN,Support for rolling upgrades等。

　　2015年4月发布2.7.0：放弃了jdk1.6,不是稳定版，支持支持文件截断，Make YARN authorization pluggable等。

　　2015年7月发布2.7.1：2.7线路的稳定版。

　　2015年9月23号发布2.6.1：2.6线路的版本，修复了很多bug。

Hadoop1.x与Hadoop2.x

一：架构比较

　　Hadoop1.x中1的NameNodes只可能有一个，虽然可以通过SecondaryNameNode与NameNode进行数据同步备份，但是总会存在一定的时延，如果NameNode挂掉，但是如果有部份数据还没有同步到SecondaryNameNode上，还是可能会存在着数据丢失的问题。

　　Hadoop2.x中，HDFS的变化，主要体现在增强了NameNode的水平扩展及可用性，可以同时部署多个NameNode，这些NameNodes之间是相互独立，也就是说他们不需要相互协调，DataNode同时在所有NameNodes注册，做为他们共有的存储节点，并向定时向所有的这些NameNodes发送心跳块使用情况的报告，并处理所有NameNodes向其发送的指令。

　　Hadoop2.x中将MapReduce分成两部门，形成了Yarn（云资源管理系统），从而扩展出很多新的玩法。

二：定位

　　从图中，我们可以看到Hadoop1.x是单一功能使用系统，Hadoop2.x是多用途平台。2.x开始，hadoop的功能增强了许多，可以适合很多地方。

三：特性：

　　Hadoop1.x：批量应用

　　Hadoop2.x：批量应用，交互式，实时性，流式，内存计算。

四：HDFS与HDFS2

　　HDFS2多了高可用性。

五：MapReduce

　　Hadoop2.x中将原来1.x中的MapReduce的功能分开了，只保留了数据处理。将集群资源管理放到了Yarn中。从而让2.x的生态圈极大的扩展。

六：Hadoop2.x中HDFS架构

　　图中，我们可以看到一个NameNode(Active)还有一个NameNode(Standby)。这两者中间有JournalNode，放镜像文件，编辑日志文件。使用Zookeeper来保证故障转移，从而实现HA。还具有联邦的功能，

七：Yarn架构图

　　Hadoop发展到了2.6.0，Yarn也有了HA。Yarn把Datanode和应用的执行状态都存在RMStateStore上面。从而具有long running services,Support for rolling upgrades。任务挂了就不用重新跑了。太牛的功能了。

八：生态应用

　　Hadoop1.x其他的生态应用都是基于MapReduce上面的，但是到了Hadoop2.x，他将资源管理的的放到了Yarn，那么其他的生态应用，可以基于MapReduce的计算框架，也可以选择Tez(DAG计算框架),Storm（流式计算框架）。所以使用范围大大的扩展开来。

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　　到此，本章节的内容讲述完毕。

系列索引

　　【源】从零自学Hadoop系列索引

 

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