Hadoop 1 和 Hadoop 2 之间的区别

Hadoop 发布历史

Hadoop 是一个开源框架，用于大规模数据处理和分布式存储。它最初是由 Apache 基金会开发的，并于 2006 年发布了第一个稳定版本。Hadoop 1 版本从发布伊始就备受瞩目，它提供了一个可扩展的、高效的、可靠的分布式计算平台，让企业可以在海量数据上进行分析和处理，从而获得更深入的业务见解。

然而随着时间的推移，Hadoop 1 版本的一些局限性变得越来越明显。这些问题包括：

• 单点故障
• 存储限制
• 集群维护问题

为了解决这些问题，Hadoop 2 版本于 2013 年发布。Hadoop 2 带来了一系列重大的变化和改进，并成为了 Hadoop 分布式计算框架的新标准。

Hadoop 1 和 Hadoop 2 之间的区别

架构

Hadoop 1 的架构由三个主要部分组成：HDFS、MapReduce、JobTracker 和 TaskTracker。这些组件共同协作，形成一个分布式系统。

Hadoop 2 的架构也有三个主要部分：HDFS、YARN（Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协商器）和 MapReduce 2。Hadoop 2 版本在架构上有了一些显著的改进。其中最重要的是将资源管理器（ResourceManager）和 ApplicationMaster 引入了 Hadoop 体系结构中。ResourceManager 负责管理集群上各个节点的资源，而 ApplicationMaster 负责管理特定应用程序（例如 MapReduce 任务）的资源。

容错性

Hadoop 1 采用了主从式的架构，其中 JobTracker 是整个集群的控制中心。由于 JobTracker 将整个集群的状态存储在内存中，因此如果 JobTracker 发生故障，则整个集群将无法工作。

Hadoop 2 版本采用了分布式架构，ResourceManger 代替了 JobTracker，因此它具有更好的容错性。如果ResourceManager 无法正常工作，则会立即启动备用 ResourceManager，以确保集群的稳定性。

资源分配

Hadoop 1 的资源分配是由 JobTracker 和 TaskTracker 共同完成的。JobTracker 负责分配计算任务（MapReduce 任务），而 TaskTracker 负责分配数据任务（在数据节点上执行）。

Hadoop 2 的资源分配由 YARN 完成。ResourceManager 负责管理集群的全局资源，而 ApplicationMaster 则负责管理特定作业的资源。这种模型使得资源分配更加灵活，集群的效率和吞吐量都得到了显着提高。

总结

Hadoop 2 版本相对于 Hadoop 1 版本对架构、容错性和资源分配等方面都做出了很大的改进，这使得 Hadoop 能够更好地处理海量数据。当然，Hadoop 2 版本也存在一些问题，例如需要更高的计算能力和更高的存储要求。尽管如此，Hadoop 2 无疑是 Hadoop 平台的未来。