Hadoop2.0介绍
Hadoop2.0介绍
Hadoop是 apache 的开源 项目，开发的主要目的是为了构建可靠，可拓展 scalable ，分布式的系 统， hadoop 是一系列的子工程的 总和，其中包含
1. hadoop common ： 为其他项目提供基础设施
2. HDFS ：分布式的文件系 统
3. MapReduce ： A software framework for distributed processing of large data sets on compute clusters 。一个 简化分布式编程的框架。
4. 其他工程包含： Avro( 序列化系 统 ) ， Cassandra( 数据 库项目 ) 等
Hadoop,以 Hadoop 分布式文件系统（ HDFS ，Hadoop Distributed Filesystem ）和 MapReduce （ Google MapReduce 的开源实现）为核心的 Hadoop 为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。
对于 Hadoop 的集群来讲，可以分成两大类角色： Master 和 Salve 。一个 HDFS 集群是由一个 NameNode 和若干个 DataNode 组成的。其中 NameNode 作为主服务器，管理文件系统的命名空间和客户端对文件系统的访问操作；集群中的 DataNode 管理存 储的数据。 MapReduce 框架是由一个 单独运行在主节点上的 JobTracker 和 运行在每个集群从节点的 TaskTracker 共同 组成的。主节点负责调度构成一个作业的所有任务，这些任务分布在不同的从节点上。主节点监控它们的执行情况，并且重新执行之前的失败任务；从节点仅负责由主节点指派的任务。当一个 Job 被提交 时， JobTracker 接收到提交作 业和配置信息之后，就会将配置信息等分发给从节点，同时调度任务并监控 TaskTracker 的 执行。
从上面的介 绍可以看出， HDFS 和 MapReduce 共同 组成了 Hadoop 分布式系 统体系结构的核心。 HDFS 在集群上 实现分布式文件系统， MapReduce 在集群上 实现了分布式计算和任务处理。 HDFS 在 MapReduce 任 务处理过程中提供了文件操作和存储等支持， MapReduce 在 HDFS 的基 础上实现了任务的分发、跟踪、执行等工作，并收集结果，二者相互作用，完成了 Hadoop 分布式集群的主要任 务。
为什么要使用2.0版本（来自董的博客）
该版本提供了一些新的、重要的功能，包括：
• HDFS HA ，当前只能 实现人工切换。
Hadoop HA 分支 merge 进了该版本，并支持热切，主要特性包括：
（ 1 ） NN 配置文件有改变，使得配置更加简单
（ 2 ） NameNode 分 为两种角色： active NN 与 standby NN ， active NN 对外提供读写服务，一旦出现故障，便切换到 standby NN 。
（ 3 ） 支持 Client 端重定向，也就是 说，当 active NN 切 换到 standby NN 过程中， Client 端所有的 进行时操作都可以无缝透明重定向到 standby NN 上， Client 自己感 觉不到切换过程。
（ 4 ） DN 同 时向 active NN 和 standby NN 汇报 block 信息。
具体 设计文档参考： https://issues.apache.org/jira/browse/HDFS-1623
当前 Hadoop HA 只能 实现人工切换，该功能在某些情况下非常有用，比如，对 NN 进行升级时，先将 NN 切 换到 standby NN ，并 对之前的 active NN 进行升级，升级完成后，再将 NN 切 换至升级后的 NN 上，然后 对 standby NN 进行升级。
• YARN ，下一代 MapReduce 这是一套资源统一管理和调度平台，可管理各种计算框架，包括 MapReduce 、 Spark 、 MPI 等。
YARN 是一套 资源统一管理和调度平台，可管理各种计算框架，包括 MapReduce ， Spark ， MPI 等。尽管它是完全重写而成，但其思想是从 MapReduce 衍化而来的，并克服了它在 扩展性和容错性等方面的众多不足。具体参考：
http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.23.0/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/YARN.html
• HDFS Federation ，允 许 HDFS 中存在多个 NameNode ，且每个 NameNode 分管一部分目 录，而 DataNode 不 变，进而缩小了故障带来的影响范围，并起到一定的隔离作用。
传统 HDFS 是 master/slave 结构，其中， master （也就是 NameNode ）需要存 储所有文件系统的元数据信息，且所有文件存储操作均需要访问多次 NameNode ，因而 NameNode 成 为制约扩展性的主要瓶颈所在。为了解决该问题，引入了 HDFS Federation ，允 许 HDFS 中存在多个 NameNode ，且每个 NameNode 分管一部分目 录，而 DataNode 不 变，也就是 “ 从中央集权 专政改为各个地方自治 ” ， 进而缩小了故障带来的影响范围，并起到一定的隔离作用。具体参考：
http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/nextgen-mapreduce-introduction/
• 基准性能测试
该版本中为 HDFS 和 YARN 添加了性能的基准 测试集，其中 HDFS 测试包括：
（ 1 ） dfsio 基准 测试 HDFS I/O 读写性能
（ 2 ） slive 基准 测试 NameNode 内部操作的性能
（ 3 ） scan 基准 测试 MapReduce 作 业访问 HDFS 的 I/O 性能
（ 4 ） shuffle 基准 测试 shuffle 阶段性能
（ 5 ） compression 基准 测试 MapReduce 作 业中间结果和最终结果的压缩性能
（ 6 ） gridmix-V3 基准 测试集群吞吐率
YARN 测试包括 :
（ 1 ） ApplicationMaster 扩展性基准测试
主要 测试调度 task/container 的性能。与 1.0 版本比 较，大约快 2 倍。
（ 2 ） ApplicationMaster 恢复性基准 测试
测试 YARN 重 启后，作业恢复速度。稍微解释一下 ApplicationMaster 恢复作 业的功能：在作业执行过程中， Application Master 会不断地将作 业运行状态保存到磁盘上，比如哪些任务运行完成，哪些未完成等，这样，一旦集群重启或者 master 挂掉，重 启后，可复原各个作业的状态，并只需重新运行未运行完成的哪些任务。
（ 3 ） ResourceManager 扩展性基准测试
通 过不断向 Hadoop 集群中添加 节点测试 RM 的 扩展性。
（ 4 ） 小作 业基准测试
专门测试批量小作业的吞吐率
具体参考：
http://hortonworks.com/blog/delivering-on-hadoop-next-benchmarking-performance/
• 通过 protobufs 来提供HDFS 和YARN 的兼容性
Wire-compatibility for both HDFS & YARN
Hadoop RPC采用了Hadoop自己的一套序列化框架 对 各种 对 象 进 行序列化反序列，但存在一个 问题 ： 扩 展性差，很 难 添加新的数据类型同 时 保 证 版本兼容性。 为 此，Hadoop 2.0将数据类型模 块 从RPC中独立出来，成 为 一个独立的可插拔模 块 ， 这样 允 许 用 户 根据个人 爱 好使用各种序列化/反序列化框架，比如thrift，arvo，protocal Buffer等，默 认 情况采用Protocal Buffer。
http://hortonworks.com/blog/rpc-improvements-and-wire-compatibility-in-apache-hadoop/
除了以上五个特性外， 还 有两个非常重要的特性正在研 发 中，分别是：
• HDFS快照
用 户 可在任意 时间对 HDFS做快照， 这样 ，在HDFS出 现 故障 时 ，可将数据恢复到某个 时间 点的状 态 。具体参考：
http://hortonworks.com/blog/snapshots-for-hdfs/
• HDFS HA自动 切换
前面介 绍 的第一个功能“HDFS HA”当前只能 实现 人工切 换 ，也就是 说 ，管理 员运 行某个命令，使得acitve NN切 换 到standby NN上。以后将支持自 动 切 换 ，也就是 说 ， 监 控模 块 可 检测 出active NN何 时 出 现 故障，并自 动 将之切 换 到standby NN上， 这样 可大大 较 小Hadoop集群 运维 人 员 的工作量。具体参考：
http://s.apache.org/hdfs-autofailover
Hadoop是 apache 的开源 项目，开发的主要目的是为了构建可靠，可拓展 scalable ，分布式的系 统， hadoop 是一系列的子工程的 总和，其中包含
1. hadoop common ： 为其他项目提供基础设施
2. HDFS ：分布式的文件系 统
3. MapReduce ： A software framework for distributed processing of large data sets on compute clusters 。一个 简化分布式编程的框架。
4. 其他工程包含： Avro( 序列化系 统 ) ， Cassandra( 数据 库项目 ) 等
Hadoop,以 Hadoop 分布式文件系统（ HDFS ，Hadoop Distributed Filesystem ）和 MapReduce （ Google MapReduce 的开源实现）为核心的 Hadoop 为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。
对于 Hadoop 的集群来讲，可以分成两大类角色： Master 和 Salve 。一个 HDFS 集群是由一个 NameNode 和若干个 DataNode 组成的。其中 NameNode 作为主服务器，管理文件系统的命名空间和客户端对文件系统的访问操作；集群中的 DataNode 管理存 储的数据。 MapReduce 框架是由一个 单独运行在主节点上的 JobTracker 和 运行在每个集群从节点的 TaskTracker 共同 组成的。主节点负责调度构成一个作业的所有任务，这些任务分布在不同的从节点上。主节点监控它们的执行情况，并且重新执行之前的失败任务；从节点仅负责由主节点指派的任务。当一个 Job 被提交 时， JobTracker 接收到提交作 业和配置信息之后，就会将配置信息等分发给从节点，同时调度任务并监控 TaskTracker 的 执行。
从上面的介 绍可以看出， HDFS 和 MapReduce 共同 组成了 Hadoop 分布式系 统体系结构的核心。 HDFS 在集群上 实现分布式文件系统， MapReduce 在集群上 实现了分布式计算和任务处理。 HDFS 在 MapReduce 任 务处理过程中提供了文件操作和存储等支持， MapReduce 在 HDFS 的基 础上实现了任务的分发、跟踪、执行等工作，并收集结果，二者相互作用，完成了 Hadoop 分布式集群的主要任 务。
为什么要使用2.0版本（来自董的博客）
该版本提供了一些新的、重要的功能，包括：
• HDFS HA ，当前只能 实现人工切换。
Hadoop HA 分支 merge 进了该版本，并支持热切，主要特性包括：
（ 1 ） NN 配置文件有改变，使得配置更加简单
（ 2 ） NameNode 分 为两种角色： active NN 与 standby NN ， active NN 对外提供读写服务，一旦出现故障，便切换到 standby NN 。
（ 3 ） 支持 Client 端重定向，也就是 说，当 active NN 切 换到 standby NN 过程中， Client 端所有的 进行时操作都可以无缝透明重定向到 standby NN 上， Client 自己感 觉不到切换过程。
（ 4 ） DN 同 时向 active NN 和 standby NN 汇报 block 信息。
具体 设计文档参考： https://issues.apache.org/jira/browse/HDFS-1623
当前 Hadoop HA 只能 实现人工切换，该功能在某些情况下非常有用，比如，对 NN 进行升级时，先将 NN 切 换到 standby NN ，并 对之前的 active NN 进行升级，升级完成后，再将 NN 切 换至升级后的 NN 上，然后 对 standby NN 进行升级。
• YARN ，下一代 MapReduce 这是一套资源统一管理和调度平台，可管理各种计算框架，包括 MapReduce 、 Spark 、 MPI 等。
YARN 是一套 资源统一管理和调度平台，可管理各种计算框架，包括 MapReduce ， Spark ， MPI 等。尽管它是完全重写而成，但其思想是从 MapReduce 衍化而来的，并克服了它在 扩展性和容错性等方面的众多不足。具体参考：
http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.23.0/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/YARN.html
• HDFS Federation ，允 许 HDFS 中存在多个 NameNode ，且每个 NameNode 分管一部分目 录，而 DataNode 不 变，进而缩小了故障带来的影响范围，并起到一定的隔离作用。
传统 HDFS 是 master/slave 结构，其中， master （也就是 NameNode ）需要存 储所有文件系统的元数据信息，且所有文件存储操作均需要访问多次 NameNode ，因而 NameNode 成 为制约扩展性的主要瓶颈所在。为了解决该问题，引入了 HDFS Federation ，允 许 HDFS 中存在多个 NameNode ，且每个 NameNode 分管一部分目 录，而 DataNode 不 变，也就是 “ 从中央集权 专政改为各个地方自治 ” ， 进而缩小了故障带来的影响范围，并起到一定的隔离作用。具体参考：
http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/nextgen-mapreduce-introduction/
• 基准性能测试
该版本中为 HDFS 和 YARN 添加了性能的基准 测试集，其中 HDFS 测试包括：
（ 1 ） dfsio 基准 测试 HDFS I/O 读写性能
（ 2 ） slive 基准 测试 NameNode 内部操作的性能
（ 3 ） scan 基准 测试 MapReduce 作 业访问 HDFS 的 I/O 性能
（ 4 ） shuffle 基准 测试 shuffle 阶段性能
（ 5 ） compression 基准 测试 MapReduce 作 业中间结果和最终结果的压缩性能
（ 6 ） gridmix-V3 基准 测试集群吞吐率
YARN 测试包括 :
（ 1 ） ApplicationMaster 扩展性基准测试
主要 测试调度 task/container 的性能。与 1.0 版本比 较，大约快 2 倍。
（ 2 ） ApplicationMaster 恢复性基准 测试
测试 YARN 重 启后，作业恢复速度。稍微解释一下 ApplicationMaster 恢复作 业的功能：在作业执行过程中， Application Master 会不断地将作 业运行状态保存到磁盘上，比如哪些任务运行完成，哪些未完成等，这样，一旦集群重启或者 master 挂掉，重 启后，可复原各个作业的状态，并只需重新运行未运行完成的哪些任务。
（ 3 ） ResourceManager 扩展性基准测试
通 过不断向 Hadoop 集群中添加 节点测试 RM 的 扩展性。
（ 4 ） 小作 业基准测试
专门测试批量小作业的吞吐率
具体参考：
http://hortonworks.com/blog/delivering-on-hadoop-next-benchmarking-performance/
• 通过 protobufs 来提供HDFS 和YARN 的兼容性
Wire-compatibility for both HDFS & YARN
Hadoop RPC采用了Hadoop自己的一套序列化框架 对 各种 对 象 进 行序列化反序列，但存在一个 问题 ： 扩 展性差，很 难 添加新的数据类型同 时 保 证 版本兼容性。 为 此，Hadoop 2.0将数据类型模 块 从RPC中独立出来，成 为 一个独立的可插拔模 块 ， 这样 允 许 用 户 根据个人 爱 好使用各种序列化/反序列化框架，比如thrift，arvo，protocal Buffer等，默 认 情况采用Protocal Buffer。
http://hortonworks.com/blog/rpc-improvements-and-wire-compatibility-in-apache-hadoop/
除了以上五个特性外， 还 有两个非常重要的特性正在研 发 中，分别是：
• HDFS快照
用 户 可在任意 时间对 HDFS做快照， 这样 ，在HDFS出 现 故障 时 ，可将数据恢复到某个 时间 点的状 态 。具体参考：
http://hortonworks.com/blog/snapshots-for-hdfs/
• HDFS HA自动 切换
前面介 绍 的第一个功能“HDFS HA”当前只能 实现 人工切 换 ，也就是 说 ，管理 员运 行某个命令，使得acitve NN切 换 到standby NN上。以后将支持自 动 切 换 ，也就是 说 ， 监 控模 块 可 检测 出active NN何 时 出 现 故障，并自 动 将之切 换 到standby NN上， 这样 可大大 较 小Hadoop集群 运维 人 员 的工作量。具体参考：
http://s.apache.org/hdfs-autofailover