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Hadoop是一个开源的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理。Hadoop 1.x和Hadoop 2.x是两个主要的版本，它们在架构和功能上有显著的区别。
Hadoop 1.x的核心组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。MapReduce负责数据处理，而HDFS负责数据存储。在Hadoop 1.x中，MapReduce既是计算框架又是资源管理框架，这种设计导致了资源管理和任务调度的耦合。
Hadoop 2.x引入了YARN（Yet Another Resource Negotiator），将资源管理和任务调度分离。YARN通用的资源管理平台，可以支持多种计算框架，如MapReduce、Spark等。这种架构使得Hadoop 2.x更加灵活和可扩展。
在Hadoop 1.x中，资源管理由JobTracker负责，它同时管理任务调度和资源分配。这种设计在大规模集群中容易成为性能瓶颈，且缺乏对多任务类型的支持。
Hadoop 2.x通过YARN实现了资源管理的解耦。ResourceManager负责全局资源管理，而ApplicationMaster负责单个应用的任务调度。这种设计提高了系统的可扩展性和资源利用率。
Hadoop 1.x的NameNode是单点故障，一旦NameNode出现故障，整个HDFS将不可用。
Hadoop 2.x引入了NameNode的高可用性（HA）机制，通过配置多个NameNode实现故障切换，提高了系统的可靠性。
Hadoop 1.x仅支持MapReduce计算框架。
Hadoop 2.x支持多种计算框架，如MapReduce、Spark、Tez等，提供了更广泛的应用场景。
Hadoop 2.x在架构、资源管理、高可用性和兼容性方面都有显著改进，使得它更适合现代大数据处理需求。相比之下，Hadoop 1.x虽然奠定了Hadoop的基础，但在大规模集群管理和多任务支持上存在明显不足。
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