解析：Hadoop2和Hadoop1的区别

hadoop2 和 hadoop1的区别

1. Namenode

NameNode其实是Hadoop的一个目录服务，它包含着整个集群存储的文件的元数据。

 

 

早期发行的Hadoop1版本将所有HDFS目录和文件的元数据存储到一个NameNode单点。整个集群的数据状态取决于这个单点的成败。随后的版本添加了一个 secondary NameNode 节点，作为冷备份的从NameNode节点。Secondary NameNode节点周期性地将写日志(edit log)和NameNode的映象文件(image file)合并，这样做有两个优点：首先，由于主NameNode节点在启动的时候不需要完全合并写日志和映象文件，因此主NameNode节点的启动时间缩短了;其次，从NameNode节点复制NameNode的所有信息，这样当NameNode节点出现不可恢复的故障时，数据丢失会降到最低。 但是，secondary NameNode并不是一个热备份节点 ，这意味着故障切换时间和恢复时间较长，且集群可用性会受到影响。

Hadoop2做出了改进，有了NameNode的热备节点。当主NameNode节点故障了，从NameNode就能够在自动转变成主NameNode，这就意味着hadoop集群可以提供无数据丢失且不间断的NameNode服务，并且自动故障切换也比较容易实现。

热备份的关键在于维护它的数据尽可能与主NameNode节点保持一致，可以通过读取主NameNode的写日志文件并在备份节点上执行来实现，并且延时也是非常低的。写日志文件的共享可以使用以下两种方法来实现:

在主NameNode和从NameNode节点间使用共享的网络文件系统(Network File System，NFS)存储目录：主NameNode往共享目录中写入日志，而从NameNode监听这个共享目录的变更消息，然后拉取这些变更。

使用一组JournalNode(quorum of Journal Nodes)：主NameNode将写日志发送到部分JournalNode以记录信息，而从NameNode持续监听这些JournalNode，从而更新和同步主NameNode的状态。

2. JobTracker 和 YARN

Hadoop1采用集中式作业流控制，然而集中式系统由于其负载的单点问题，很难实现扩展。一旦JobTracker(作业跟踪器)出现故障，系统中所有的作业都必须重新启动，这对整个集中式组件造成了极大压力。由于计算模型是和集群的资源紧密联系的，所以只能支持MapReduce一种计算模型。这种紧密的耦合导致开发者强行适配其他的计算模型，从而出现了与MapReduce设计意图相悖的使用方式。按照这种模式，Hadoop很难与其他类型的集群进行集成。

Hadoop2引入了YARN。YARN的主要设计目标是将大家比较关注的资源管理(resource management)和应用执行(application execution)之间的耦合隔离，然后其他的应用模式就可以在Hadoop集群上执行了。增强不同计算模型和各种应用之间的交互，使得集群的资源得到高效的利用，同时也能更好地与企业中已经存在的计算结构集成在一起。

3. HDFS联合

Hadoop1中，HDFS和块管理层紧紧地耦合在一起，难以集成其他的存储服务。

在Hadoop2实现了一个更为通用的存储模型。一个通用的块存储(block storage)层已经从文件系统层隔离出来。这种隔离使得其他存储服务有机会被集成到Hadoop集群中。这种通用存储模型使得HDFS联合(HDFS Federation)功能得以实现。这个功能允许多个HDFS命名空间使用相同的底层存储设备，且联合的NameNode节点提供了文件系统层面的隔离功能。在第10章中，我们会详细介绍这个特性。

4. HDFS快照

Haddoop2 引入了快照(snapshot)。快照是文件系统的整体或部分目录在某个时间点的只读镜像(image)，通常是为了以下三个原因：

防止用户的错误操作导致的数据损坏或丢失、备份、容灾

快照仅在NameNode上实现，它不会涉及数据从一个数据节点复制到另一个数据节点，而仅仅是复制了块列表以及文件的大小。生成一个快照的操作几乎是瞬间完成的，它不会影响NameNode节点的性能。

5. 序列化方式

Hadoop1的RPC通信协议是使用Java的Writables序列化实现的，但在Hadoop2中是基于Protocol Buffers实现的。这个改进不仅很容易保持向后兼容，而且帮助集群中的不同组件实现了滚动升级(rolling the upgrades)。另外，RPC也允许在客户端实现重试功能。

6. 支持SSD感知

Hadoop1是不感知存储设备的类型的，这意味着机械硬盘和SSD(固态硬盘)被一样对待。用户无法对数据的布局做任何干预。2014年发布的Hadoop2版本能够识别存储设备的类型，并且应用程序可以获取到这些信息。这样，应用程序就可以通过这些信息来优化它们的数据存取和布局策略。

7. HDFS IO方面的改进

Hadoop1是通过HDFS客户端访问文件系统的。Hadoop2开始支持NFSv3，促进了NFS网关组件的诞生。现在，HDFS可以挂载(mount)到用户本地兼容的文件系统上，他们可以直接往HDFS下载或上传文件。往已有的文件追加内容是可以的，但是随机写(random write)是不支持的。同时，Hadoop2的I/O也进行了大量的改进。例如，在Hadoop1中，当客户端运行在某个数据节点上时，它需要通过TCP来读取本地数据。但是，有了本地快捷读取(short-circuit local reads)，客户端就可以直接读取本地的数据;通过特定的接口还可以实现零复制(zero-copy)数据读取;读或写数据的CRC校验码计算方法也进行了优化。

8. 支持更多的操作系统

Hadoop 2.X天然支持微软的Windows系统。这个转变使得微软的Windows服务器有极好的机会进入大数据处理领域。当然，部分原因得归功于Hadoop开发使用的Java编程语言有很好的可移植性，但更重要的原因在于Hadoop对计算和存储的通用性的增强，使其能支持包括Windows在内的系统。时下，云服务商将Hadoop作为一种按需分配的服务，作为其平台即服务(Platform-as-a-Service)产品的一部分。Hadoop2也支持OpenStack，促进了在云端的弹性和虚拟化部署。