hadoop之 Hadoop1.x和Hadoop2.x構成對比

 

Hadoop1.x構成： HDFS、MapReduce(資源管理和任務排程)；執行時環境為JobTracker和TaskTracker；

Hadoop2.0構成：HDFS、MapReduce/其他計算框架、YARN； 執行時環境為YARN

　　1、HDFS：HA、NameNode Federation

　　2、MapReduce/其他計算框架：執行在YARN之上的MapReduce通常稱之為MapReduce2.0（MRv2）

　　3、YARN：資源管理系統（Yet Another Resource Negotiator），在其之上可以執行各種計算框架，如：MapReduce、Storm、Spark等；

 

HDFS2.0

解決HDFS1.0中單點故障和記憶體受限問題

解決單點故障： HDFS HA（High Available）

　　通過主備NameNode，當主NameNode發生故障時則切換到備NameNode；

解決記憶體受限問題： HDFS Federation

　　水平擴充套件，支援多個NameNode；

　　每個NameNode分管一部分目錄；不同的NameNode可以分管不同的應用；

　　所有NameNode共享所有DataNode儲存的資源；

 

HDFS2.0和HDFS1.0相比、僅是架構上發生了變化，使用方式不變，對HDFS使用者來說是透明的。比如說hdfs shell命令：

hadoop fs -ls /luogankun

hadoop fs -mkdir /luogankun/data

在HDFS1.0和HDFS2.0中用法是一致的。

 

YARN

Hadoop2.0新引入的資源管理系統

YARN核心思想：將MRv1中JobTracker的資源管理和任務排程分開，分別由ResourceManager和ApplicationMaster程式實現；

ResourceManager：負責整個叢集的資源管理；整個叢集只有一個；

ApplicationMaster：負責應用程式相關的事務，比如：任務排程、任務監控和任務容錯；一個應用程式對應一個ApplicationMaster；

 

YARN引入的好處：使得多個計算框架可以執行在一個叢集中，比如：MapReduce、Spark、Storm等；

 

MapReduce On YARN

執行在YARN之上的MapReduce稱為MRv2；

將MapReduce作業直接執行在YARN上，而不是執行在由JobTracker和TaskTracker構建的MRv1之上；在Hadoop2.0中並不存在JobTracker和TaskTracker；

MRv2的模組基本功能：

1、YARN：負責資源管理和排程；

2、MRAppMaster：負責一個應用程式/作業的任務切分、任務排程、任務監控和容錯；

3、Map/Reduce Task：任務驅動引擎，與MRv1一致；

 

每個應用程式/作業對應一個MRAppMaster，所以：

1、單個應用程式/作業執行失敗，不會影響其他應用程式/作業；

2、負責應用程式/作業相關的事務，包括將從YARN分配得到的資源二次分配給內部的任務、任務切分、任務健康和容錯等；

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