hdoop1.0与hadoop2.0的区别-比较清晰

  1）从整体框架来说：
    a、 Hadoop1.0即第一代Hadoop，由分布式存储系统HDFS和分布式计算框架MapReduce组成，其中HDFS由一个NameNode和多个DateNode组成，MapReduce由一个JobTracker和多个TaskTracker组成。
    b、Hadoop2.0即第二代Hadoop为克服Hadoop1.0中的不足：
针对Hadoop1.0单NameNode制约HDFS的扩展性问题，提出HDFS Federation（联盟），它让多个NameNode分管不同的目录进而实现访问隔离和横向扩展，同时彻底解决了NameNode单点故障问题；

针对Hadoop1.0中的MapReduce在扩展性和多框架支持等方面的不足，它将JobTracker中的资源管理和作业控制分开，分别由ResourceManager（负责所有应用程序的资源分配）和ApplicationMaster（负责管理一个应用程序）实现，即引入了资源管理框架Yarn。同时Yarn作为Hadoop2.0中的资源管理系统，它是一个通用的资源管理模块，可为各类应用程序进行资源管理和调度，不仅限于MapReduce一种框架，也可以为其他框架使用，如Tez、Spark、Storm等。

  2）从MapReduce计算框架来说：

    a、MapReduce1.0计算框架主要由三部分组成：编程模型、数据处理引擎和运行时环境。
它的基本编程模型是将问题抽象成Map和Reduce两个阶段，其中Map阶段将输入的数据解析成key/value，迭代调用map()函数处理后，再以key/value的形式输出到本地目录，Reduce阶段将key相同的value进行规约处理，并将最终结果写到HDFS上；
它的数据处理引擎由MapTask和ReduceTask组成，分别负责Map阶段逻辑和Reduce阶段的逻辑处理；
它的运行时环境由一个JobTracker和若干个TaskTracker两类服务组成，其中JobTracker负责资源管理和所有作业的控制，TaskTracker负责接收来自JobTracker的命令并执行它。
    b、MapReducer2.0具有与MRv1相同的编程模型和数据处理引擎，唯一不同的是运行时环境。
MRv2是在MRv1基础上经加工之后，运行于资源管理框架Yarn之上的计算框架MapReduce。它的运行时环境不再由JobTracker和TaskTracker等服务组成，而是变为通用资源管理系统Yarn和作业控制进程ApplicationMaster，其中Yarn负责资源管理的调度而ApplicationMaster负责作业的管理。