Hadoop1.x和Hadoop2.x有什么區別

# Hadoop1.x和Hadoop2.x有什么區別

## 引言

在大數據技術發展的早期階段，Hadoop作為分布式計算框架的奠基者，經歷了從1.x到2.x的重大架構演進。本文將深入剖析兩個版本的核心差異，涵蓋架構設計、資源管理、容錯機制等多個維度，幫助讀者理解技術迭代背后的設計哲學。

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## 一、架構設計差異

### 1.1 Hadoop 1.x的單一主節點架構
Hadoop 1.x采用經典的**Master/Slave架構**：
- **JobTracker**：單點承擔雙重職責
  - 資源管理（Resource Management）
  - 作業調度（Job Scheduling/Tracking）
- **TaskTracker**：執行節點
  - 通過"slot"機制分配資源（固定map/reduce slot）
  - 定期向JobTracker發送心跳

**典型瓶頸**：
- 單JobTracker處理4000+節點集群時出現性能瓶頸
- MapReduce slot的靜態分配導致資源利用率不足

### 1.2 Hadoop 2.x的分離式架構
引入**YARN（Yet Another Resource Negotiator）**實現解耦：

[ResourceManager] ├─ [Scheduler]（純資源分配） └─ [ApplicationsManager] ↓ [NodeManager]（替代TaskTracker） ↓ [ApplicationMaster]（每個應用獨有）

**架構優勢**：
- 資源管理與作業調度分離
- 支持多種計算框架（MR/Spark/Flink等）
- 動態資源分配（取消slot機制）

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## 二、資源管理機制對比

### 2.1 Hadoop 1.x的靜態分配
| 特性          | 說明                          |
|---------------|-----------------------------|
| 資源單位      | 固定slot（map/reduce slot不互通）|
| 分配方式      | 配置文件靜態設定                |
| 最大缺陷      | 資源碎片化嚴重（如reduce slot閑置）|

### 2.2 Hadoop 2.x的動態分配
| 特性          | 說明                          |
|---------------|-----------------------------|
| 資源模型      | 基于容器（Container）          |
| 資源單位      | 支持內存/CPU多維調度           |
| 調度策略      | 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、高可用性改進

3.1 Hadoop 1.x的單點故障

• NameNode：唯一主節點，故障需手動切換
• Secondary NameNode：僅定期合并fsimage與edits，非熱備

3.2 Hadoop 2.x的高可用方案

NameNode HA實現： - 基于QJM（Quorum Journal Manager）的共享存儲 - 支持自動故障轉移（依賴ZooKeeper） - 允許配置多個Standby NameNode

數據可靠性增強： - 引入HDFS Federation支持命名空間分區 - 提供Write Pipeline復制優化

四、計算模型擴展性

4.1 Hadoop 1.x的局限

• 僅支持MapReduce計算范式
• 作業間資源隔離差
• 最大集群規模受限于JobTracker性能

4.2 Hadoop 2.x的突破

多計算框架支持：

實際案例： 某電商平臺通過YARN同時運行： - 批處理作業（夜間報表） - 實時計算（用戶行為分析） - 機器學習模型訓練

五、性能優化對比

5.1 Hadoop 1.x的性能天花板

• 單NameNode處理元數據上限約1億文件
• 任務啟動延遲高（平均10-30秒）

5.2 Hadoop 2.x的關鍵優化

HDFS改進： - 支持快照（Snapshot）功能 - 新增Cache機制（Off-heap Block Cache）

YARN優化： - 資源本地化（Locality）決策優化 - 基于cgroups的資源隔離

Benchmark數據：

六、運維管理差異

6.1 Hadoop 1.x的運維痛點

• 擴容需重新平衡數據
• 升級需停機維護
• 監控指標不完善

6.2 Hadoop 2.x的改進

運維增強： - 支持滾動升級（Rolling Upgrade） - 新增REST API管理接口 - 完善的Metrics系統

典型命令對比：

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

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

七、版本遷移建議

7.1 適用場景分析

• 選擇Hadoop 1.x：

  • 小規模集群（<50節點）
  • 純MapReduce工作負載
  • 遺留系統兼容需求

• 選擇Hadoop 2.x：

  • 超過200節點的集群
  • 需要運行多種計算框架
  • 對高可用性有嚴格要求

7.2 遷移注意事項

1. API兼容性問題（特別是MR API v1 vs v2）
2. 配置文件重寫（yarn-site.xml等）
3. 數據遷移策略（DistCp工具使用）

結論

Hadoop從1.x到2.x的演進實現了三大突破： 1. 架構解耦：YARN使Hadoop從單一計算框架升級為通用資源平臺 2. 規模擴展：支持萬級節點集群和億級文件存儲 3. 生態繁榮：為Spark/Flink等新一代計算框架提供基礎

隨著Hadoop 3.x的普及，這些核心改進仍在持續推動大數據生態系統的發展。理解版本差異有助于根據實際需求做出合理的技術選型決策。 “`

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