Hadoop 2.0基本術(shù)語解釋
(1) Hadoop 1.0
第一代Hadoop,由分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)HDFS和分布式計(jì)算框架MapReduce組成,其中,HDFS由一個(gè)NameNode和多個(gè)DataNode組成,MapReduce由一個(gè)JobTracker和多個(gè)TaskTracker組成,對應(yīng)Hadoop版本為Hadoop 1.x和0.21.X,0.22.x。
(2) Hadoop 2.0
第二代Hadoop,為克服Hadoop 1.0中HDFS和MapReduce存在的各種問題而提出的。針對Hadoop 1.0中的單NameNode制約HDFS的擴(kuò)展性問題,提出了HDFS Federation,它讓多個(gè)NameNode分管不同的目錄進(jìn)而實(shí)現(xiàn)訪問隔離和橫向擴(kuò)展;針對Hadoop 1.0中的MapReduce在擴(kuò)展性和多框架支持方面的不足,提出了全新的資源管理框架YARN(Yet Another Resource Negotiator),它將JobTracker中的資源管理和作業(yè)控制功能分開,分別由組件ResourceManager和ApplicationMaster實(shí)現(xiàn),其中,ResourceManager負(fù)責(zé)所有應(yīng)用程序的資源分配,而ApplicationMaster僅負(fù)責(zé)管理一個(gè)應(yīng)用程序。對應(yīng)Hadoop版本為Hadoop 0.23.x和2.x。
(3) MapReduce 1.0或者M(jìn)Rv1(MapReduce version 1)
第一代MapReduce計(jì)算框架,它由兩部分組成:編程模型(programming model)和運(yùn)行時(shí)環(huán)境(runtime environment)。它的基本編程模型是將問題抽象成Map和Reduce兩個(gè)階段,其中Map階段將輸入數(shù)據(jù)解析成key/value,迭代調(diào)用map()函數(shù)處理后,再以key/value的形式輸出到本地目錄,而Reduce階段則將key相同的value進(jìn)行規(guī)約處理,并將最終結(jié)果寫到HDFS上。它的運(yùn)行時(shí)環(huán)境由兩類服務(wù)組成:JobTracker和TaskTracker,其中,JobTracker負(fù)責(zé)資源管理和所有作業(yè)的控制,而TaskTracker負(fù)責(zé)接收來自JobTracker的命令并執(zhí)行它。
(4)MRv2(MapReduce version 2)
MapReduce 2.0或者M(jìn)Rv2具有與MRv1相同的編程模型,唯一不同的是運(yùn)行時(shí)環(huán)境。MRv2是在MRv1基礎(chǔ)上經(jīng)加工之后,運(yùn)行于資源管理框架YARN之上的MRv1,它不再由JobTracker和TaskTracker組成,而是變?yōu)橐粋€(gè)作業(yè)控制進(jìn)程ApplicationMaster,且ApplicationMaster僅負(fù)責(zé)一個(gè)作業(yè)的管理,至于資源的管理,則由YARN完成。
簡而言之,MRv1是一個(gè)獨(dú)立的離線計(jì)算框架,而MRv2則是運(yùn)行于YARN之上的MRv1。
(5) MapReduce 2.0或者YARN或者NextGen MapReduce
Hadoop 2.0中的資源管理框架,它是一個(gè)框架管理器,為各種框架進(jìn)行資源分配和提供運(yùn)行時(shí)環(huán)境。而MRv2則是運(yùn)行在YARN之上的第一個(gè)計(jì)算框架,其他計(jì)算框架,比如Spark、Storm等,都正在往YARN上移植。YARN類似于幾年前的資源管理系統(tǒng)mesos和更早的Torque。
(6) HDFS Federation
Hadoop 2.0中對HDFS進(jìn)行了改進(jìn),使NameNode可以橫向擴(kuò)展成多個(gè),其中,每個(gè)NameNode分管一部分目錄,這不僅增強(qiáng)了HDFS的擴(kuò)展性,也使HDFS具備了隔離性。
【參考資料】
Cloudera blog:http://blog.cloudera.com/blog/2012/10/mr2-and-yarn-briefly-explained/
原文鏈接:http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/hadoop-2-0-terms-explained/
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