Hadoop1.x和Hadoop2.x有什么区别

# Hadoop1.x和Hadoop2.x有什么区别

## 引言

在大数据技术发展的早期阶段，Hadoop作为分布式计算框架的奠基者，经历了从1.x到2.x的重大架构演进。本文将深入剖析两个版本的核心差异，涵盖架构设计、资源管理、容错机制等多个维度，帮助读者理解技术迭代背后的设计哲学。

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## 一、架构设计差异

### 1.1 Hadoop 1.x的单一主节点架构
Hadoop 1.x采用经典的**Master/Slave架构**：
- **JobTracker**：单点承担双重职责
  - 资源管理（Resource Management）
  - 作业调度（Job Scheduling/Tracking）
- **TaskTracker**：执行节点
  - 通过"slot"机制分配资源（固定map/reduce slot）
  - 定期向JobTracker发送心跳

**典型瓶颈**：
- 单JobTracker处理4000+节点集群时出现性能瓶颈
- MapReduce slot的静态分配导致资源利用率不足

### 1.2 Hadoop 2.x的分离式架构
引入**YARN（Yet Another Resource Negotiator）**实现解耦：

[ResourceManager] ├─ [Scheduler]（纯资源分配） └─ [ApplicationsManager] ↓ [NodeManager]（替代TaskTracker） ↓ [ApplicationMaster]（每个应用独有）

**架构优势**：
- 资源管理与作业调度分离
- 支持多种计算框架（MR/Spark/Flink等）
- 动态资源分配（取消slot机制）

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## 二、资源管理机制对比

### 2.1 Hadoop 1.x的静态分配
| 特性          | 说明                          |
|---------------|-----------------------------|
| 资源单位      | 固定slot（map/reduce slot不互通）|
| 分配方式      | 配置文件静态设定                |
| 最大缺陷      | 资源碎片化严重（如reduce slot闲置）|

### 2.2 Hadoop 2.x的动态分配
| 特性          | 说明                          |
|---------------|-----------------------------|
| 资源模型      | 基于容器（Container）          |
| 资源单位      | 支持内存/CPU多维调度           |
| 调度策略      | 支持FIFO/Capacity/Fair等       |

**示例配置**：
```xml
<property>
  <name>yarn.scheduler.capacity.root.queues</name>
  <value>prod,dev</value>
</property>

三、高可用性改进

3.1 Hadoop 1.x的单点故障

• NameNode：唯一主节点，故障需手动切换
• Secondary NameNode：仅定期合并fsimage与edits，非热备

3.2 Hadoop 2.x的高可用方案

NameNode HA实现： - 基于QJM（Quorum Journal Manager）的共享存储 - 支持自动故障转移（依赖ZooKeeper） - 允许配置多个Standby NameNode

数据可靠性增强： - 引入HDFS Federation支持命名空间分区 - 提供Write Pipeline复制优化

四、计算模型扩展性

4.1 Hadoop 1.x的局限

• 仅支持MapReduce计算范式
• 作业间资源隔离差
• 最大集群规模受限于JobTracker性能

4.2 Hadoop 2.x的突破

多计算框架支持：

实际案例： 某电商平台通过YARN同时运行： - 批处理作业（夜间报表） - 实时计算（用户行为分析） - 机器学习模型训练

五、性能优化对比

5.1 Hadoop 1.x的性能天花板

• 单NameNode处理元数据上限约1亿文件
• 任务启动延迟高（平均10-30秒）

5.2 Hadoop 2.x的关键优化

HDFS改进： - 支持快照（Snapshot）功能 - 新增Cache机制（Off-heap Block Cache）

YARN优化： - 资源本地化（Locality）决策优化 - 基于cgroups的资源隔离

Benchmark数据：

六、运维管理差异

6.1 Hadoop 1.x的运维痛点

• 扩容需重新平衡数据
• 升级需停机维护
• 监控指标不完善

6.2 Hadoop 2.x的改进

运维增强： - 支持滚动升级（Rolling Upgrade） - 新增REST API管理接口 - 完善的Metrics系统

典型命令对比：

# Hadoop 1.x作业提交
hadoop jar job.jar -D mapred.job.tracker=host:port

# Hadoop 2.x作业提交
yarn jar job.jar -D yarn.resourcemanager.address=host:port

七、版本迁移建议

7.1 适用场景分析

• 选择Hadoop 1.x：

  • 小规模集群（<50节点）
  • 纯MapReduce工作负载
  • 遗留系统兼容需求

• 选择Hadoop 2.x：

  • 超过200节点的集群
  • 需要运行多种计算框架
  • 对高可用性有严格要求

7.2 迁移注意事项

1. API兼容性问题（特别是MR API v1 vs v2）
2. 配置文件重写（yarn-site.xml等）
3. 数据迁移策略（DistCp工具使用）

结论

Hadoop从1.x到2.x的演进实现了三大突破： 1. 架构解耦：YARN使Hadoop从单一计算框架升级为通用资源平台 2. 规模扩展：支持万级节点集群和亿级文件存储 3. 生态繁荣：为Spark/Flink等新一代计算框架提供基础

随着Hadoop 3.x的普及，这些核心改进仍在持续推动大数据生态系统的发展。理解版本差异有助于根据实际需求做出合理的技术选型决策。 “`

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