HADOOP1.X与HADOOP2.X的区别
Hadoop1.x与Hadoop2的区别
1、变更介绍
Hadoop2相比较于Hadoop1.x来说，HDFS的架构与MapReduce的都有较大的变化，且速度上和可用性上都有了很大的提高，Hadoop2中有两个重要的变更：
l HDFS的NameNodes可以以集群的方式布署，增强了NameNodes的水平扩展能力和可用性；
l MapReduce将JobTracker中的资源管理及任务生命周期管理（包括定时触发及监控），拆分成两个独立的组件，并更名为YARN（Yet Another Resource Negotiator）。
1.1、HDFS的变化 - 增强了NameNode的水平扩展及可用性
1.1.1、Hadoop的1.X架构的介绍
而在1.x中的NameNodes只可能有一个，虽然可以通过SecondaryNameNode与NameNode进行数据同步备份，但是总会存在一定的时延，如果NameNode挂掉，但是如果有部份数据还没有同步到SecondaryNameNode上，还是可能会存在着数据丢失的问题。
架构如下：
包含两层：
Namespace
l 包含目录、文件以及块的信息
l 支持对Namespace相关文件系统的操作，如增加、删除、修改以及文件和目录的展示
Block Storage Service包含两部份
l 块管理（在Namenode中实现的）
提供数据节点群集成员的登记，并定期通过心跳进行检查。
提供块报告以及块的存储位置的维护
提供对块的操作，如对块进行增删改的操作及获取块的存储地址
对块的复本的的复制以及存储位置的管理
l 存储 - 提供Datanode进行数据的本地存储，并提供读写的操作
1.1.1、Hadoop的2.X架构的介绍
在2.X中，HDFS的变化，主要体现在增强了NameNode的水平扩展及可用性，可以同时部署多个NameNode，这些NameNodes之间是相互独立，也就是说他们不需要相互协调，DataNode同时在所有NameNodes注册，做为他们共有的存储节点，并向定时向所有的这些NameNodes发送心跳块使用情况的报告，并处理所有NameNodes向其发送的指令。
架构如下：
存储块池（Block Pool）
一个存储块池是由一组存储块组成，它属于一个单独的Namespace（Namenode），集群中所有存储块池的存储块都是存放在Datanodes中的。每个存储块池与其它的存储块池都是独立管理的，因而其在为新的块生成Block IDs时，就不需要与其它Namespace（Namenode）中的存储块池进行协作，即使一个Namespace（Namenode）挂掉了，也不会使得Datanodes中的块被访问不到，因为其它Namespace（Namenode）中的存储块池也存放了Datanodes中所有存储块的信息。
一个命名空间(Namespace)和它的块池一起被称为命名空间向量。它是一个自包含的管理单元。当一个Namenode/namespace被删除，存储于Datanodes中的相应的存储块池也会被删除掉，在集群的更新过程中，每个命名空间向量都是以一个整体进行升级的。
集群ID（ClusterID）
集群ID的加入，是用于确认集群中所有的节点，也可以在格式化其它Namenodes时指定集群ID，并使其加入到某个集群中。
1.2、MapReduce拆分JobTracker为资源管理及任务生命周期管理两个独立的组件
MapReduce在Hadoop2中称为MR2或YARN，将JobTracker中的资源管理及任务生命周期管理（包括定时触发及监控），拆分成两个独立的服务，用于管理全部资源的ResourceManager以及管理每个应用的ApplicationMaster，ResourceManager用于管理向应用程序分配计算资源，每个ApplicationMaster用于管理应用程序、调度以及协调。一个应用程序可以是经典的MapReduce架构中的一个单独的任务，也可以是这些任务的一个DAG（有向无环图）任务。ResourceManager及每台机上的NodeManager服务，用于管理那台机的用户进程，形成计算架构。每个应用程序的ApplicationMaster实际上是一个框架具体库，并负责从ResourceManager中协调资源及与NodeManager(s)协作执行并监控任务。
架构图：
其中ResourceManager包含两个主要的组件：定时调用器(Scheduler)以及应用管理器(ApplicationManager)。
定时调用器(Scheduler)：
定时调度器负责向应用程序分配置资源，它不做监控以及应用程序的状 态跟踪，并且它不保证会重启由于应用程序本身或硬件出错而执行失败 的应用程序。
应用管理器(ApplicationManager)：
应用程序管理器负责接收新任务，协调并提供在ApplicationMaster容 器失败时的重启功能。
节点管理器（NodeManager）：
NodeManager是ResourceManager在每台机器的上代理，负责容器的管 理，并监控他们的资源使用情况（cpu，内存，磁盘及网络等），以及向 ResourceManager/Scheduler提供这些资源使用报告。
应用总管（ApplicationMaster）：
每个应用程序的ApplicationMaster负责从Scheduler申请资源，以及 跟踪这些资源的使用情况以及任务进度的监控。
2、具体变化
2.1、配置文件的路径
在1.x中，Hadoop的配置文件是放在$HADOOP_HOME/conf目录下的，关键的配置文件在src目录都有对应的存放着默认值的文件，如下：
| 配置文件 |
默认值配置文件 |
| $HADOOP_HOME/conf/core-site.xml |
$HADOOP_HOME/src/core/core-default.xml |
| $HADOOP_HOME/conf/hdfs-site.xml |
$HADOOP_HOME/src/hdfs/hdfs-default.xml |
| $HADOOP_HOME/conf/mapred-site.xml |
$HADOOP_HOME/src/mapred/mapred-default.xml |
我们在$HADOOP_HOME/conf下面配置的core-site.xml等的值，就是对默认值的一个覆盖，如果没有在conf下面的配置文件中设置，那么就使用src下面对应文件中的默认值，这个在使用过程中非常方便，也非常有助于我们理解。
Hadoop可以说是云计算的代名词，其也有很多衍生的产品，不少衍生的配置方式都遵从Hadoop的这种配置方式，如HBase的配置文件也是$HBase/conf目录，核心配置的名称就是hbase-site.xml，如果学习了Hadoop再去学习HBase，从配置的理解上来说，就会有一种亲切的感觉。
| 配置文件 |
默认值配置文件 |
| $HADOOP_HOME/conf/core-site.xml |
$HADOOP_HOME/src/core/core-default.xml |
| $HADOOP_HOME/conf/hdfs-site.xml |
$HADOOP_HOME/src/hdfs/hdfs-default.xml |
| $HADOOP_HOME/conf/mapred-site.xml |
$HADOOP_HOME/src/mapred/mapred-default.xml |
我们在$HADOOP_HOME/conf下面配置的core-site.xml等的值，就是对默认值的一个覆盖，如果没有在conf下面的配置文件中设置，那么就使用src下面对应文件中的默认值，这个在使用过程中非常方便，也非常有助于我们理解。
Hadoop可以说是云计算的代名词，其也有很多衍生的产品，不少衍生的配置方式都遵从Hadoop的这种配置方式，如HBase的配置文件也是$HBase/conf目录，核心配置的名称就是hbase-site.xml，如果学习了Hadoop再去学习HBase，从配置的理解上来说，就会有一种亲切的感觉。
可是在2.x中，Hadoop的架构发生了变化，而配置文件的路径也发生了变化，放到了$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录，这样修改的目的，应该是让其更接近于Linux的目录结构吧，让Linux用户理解起来更容易。Hadoop 2.x中配置文件的几个主要的变化：
l 去除了原来1.x中包括的$HADOOP_HOME/src目录，该目录包括关键配置文件的默认值；
l 默认不存在mapred-site.xml文件，需要将当前mapred-site.xml.template文件copy一份并重命名为mapred-site.xml，并且只是一个具有configuration节点的空文件；
l 默认不存在mapred-queues.xml文件，需要将当前mapred-queues.xml.template文件copy一份并重命名为mapred-queues.xml；
l 删除了master文件，现在master的配置在hdfs-site.xml通过属性dfs.namenode.secondary.http-address来设置，如下：
| <property> <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name> <value>nginx1:9001</value> </property> |
l 增加了yarn-env.sh，用于设置ResourceManager需要的环境变量，主要需要修改JAVA_HOME；
l 增加yarn-site.xml配置文件，用于设置ResourceManager；
2.2、命令文件目录的变化
在1.x中，所有的命令文件，都是放在bin目录下，没有区分客户端和服务端命令，并且最终命令的执行都会调用hadoop去执行；而在2.x中将服务端使用的命令单独放到了sbin目录，其中有几个主要的变化：
l 将./bin/hadoop的功能分离。在2.x中./bin/hadoop命令只保留了这些功能：客户端对文件系统的操作、执行Jar文件、远程拷贝、创建一个Hadoop压缩、为每个守护进程设置优先级及执行类文件，另外增加了一个检查本地hadoop及压缩库是否可用的功能，详情可以通过命令“hadoop -help”查看。
而在1.x中，./bin/hadoop命令还包括：NameNode的管理、DataNode的管理、 TaskTracker及JobTracker的管理、服务端对文件系统的管理、文件系统的检查、获取队列 信息等，详情可以通过命令“hadoop -help”查看。
l 增加./bin/hdfs命令。./bin/hadoop命令的功能被剥离了，并不是代表这些命令不需要了，而是将这些命令提到另外一个名为hdfs的命令中，通过hdfs命令可以对NameNode格式化及启动操作、启动datanode、启动集群平衡工具、从配置库中获取配置信息、获取用户所在组、执行DFS的管理客户端等，详细可以通过“hdfs -help”查看。
l 增加./bin/yarn命令。原来1.x中对JobTracker及TaskTracker的管理，放到了新增的yarn命令中，该命令可以启动及管理ResourceManager、在每台slave上面都启一个NodeManager、执行一个JAR或CLASS文件、打印需要的classpath、打印应用程序报告或者杀死应用程序等、打印节点报告等，详情可以通过命令“yarn -help”查看。
l 增加./bin/mapred命令。该命令可以用于执行一个基于管道的任务、计算MapReduce任务、获取队列的信息、独立启动任务历史服务、远程目录的递归拷贝、创建hadooop压缩包，详情可以通过“./mapred -help”。
| 配置文件 |
默认值配置文件 |
| $HADOOP_HOME/conf/core-site.xml |
$HADOOP_HOME/src/core/core-default.xml |
| $HADOOP_HOME/conf/hdfs-site.xml |
$HADOOP_HOME/src/hdfs/hdfs-default.xml |
| $HADOOP_HOME/conf/mapred-site.xml |
$HADOOP_HOME/src/mapred/mapred-default.xml |
我们在$HADOOP_HOME/conf下面配置的core-site.xml等的值，就是对默认值的一个覆盖，如果没有在conf下面的配置文件中设置，那么就使用src下面对应文件中的默认值，这个在使用过程中非常方便，也非常有助于我们理解。
Hadoop可以说是云计算的代名词，其也有很多衍生的产品，不少衍生的配置方式都遵从Hadoop的这种配置方式，如HBase的配置文件也是$HBase/conf目录，核心配置的名称就是hbase-site.xml，如果学习了Hadoop再去学习HBase，从配置的理解上来说，就会有一种亲切的感觉。
转自：http://blog.csdn.net/fenglibing/article/details/32916445
| 配置文件 |
默认值配置文件 |
| $HADOOP_HOME/conf/core-site.xml |
$HADOOP_HOME/src/core/core-default.xml |
| $HADOOP_HOME/conf/hdfs-site.xml |
$HADOOP_HOME/src/hdfs/hdfs-default.xml |
| $HADOOP_HOME/conf/mapred-site.xml |
$HADOOP_HOME/src/mapred/mapred-default.xml |
我们在$HADOOP_HOME/conf下面配置的core-site.xml等的值，就是对默认值的一个覆盖，如果没有在conf下面的配置文件中设置，那么就使用src下面对应文件中的默认值，这个在使用过程中非常方便，也非常有助于我们理解。
Hadoop可以说是云计算的代名词，其也有很多衍生的产品，不少衍生的配置方式都遵从Hadoop的这种配置方式，如HBase的配置文件也是$HBase/conf目录，核心配置的名称就是hbase-site.xml，如果学习了Hadoop再去学习HBase，从配置的理解上来说，就会有一种亲切的感觉。