1. Hadoop2.0相对于Hadoop1.0做了哪些改进？

Hadoop 2.0 相比于 Hadoop 1.0 有许多重要的改进和新特性，以下是一些主要的改进点：

1. YARN（Yet Another Resource Negotiator）的引入：Hadoop 2.0 引入了 YARN，这是一个资源管理平台，允许更有效地分配和管理集群资源，从而允许多个应用程序同时运行。这解决了一代Hadoop中JobTracker的瓶颈问题，因为资源管理和作业调度是耦合在一起的。

2. NameNode高可用性：在Hadoop 1.0中，如果NameNode失败，整个HDFS（Hadoop Distributed File System）就会变得不可用。Hadoop 2.0通过引入高可用性配置，支持多个NameNode并行运行，从而提供故障转移机制，增加了系统的稳定性和可靠性。

3. 新增HDFS联邦：Hadoop 2.0 引入了HDFS联邦，支持多个NameNode在一个HDFS文件系统中并行工作，这意味着可以横向扩展命名空间，提高系统的扩展性和管理大型集群的能力。

4. 资源管理的改进：YARN 的引入改进了资源管理，支持多种计算框架在同一集群上运行，提高了资源利用率和作业调度的灵活性。

5. 引入了MapReduce v2：YARN的引入使得MapReduce计算框架有了重大更新，现在MapReduce可以在YARN的资源管理下运行，允许更多的并发执行和资源优化，同时提供了更好的扩展性和容错性。

相关问题

简述Hadoop2.0相对于Hadoop1.0的改进与提升

Hadoop2.0相对于Hadoop1.0的改进与提升主要包括以下几个方面：

1. 完善的YARN框架：Hadoop2.0引入了全新的YARN（Yet Another Resource Negotiator）框架，将资源管理和任务调度分离，使得Hadoop可以支持更多的计算模式，如实时计算、流处理等。

2. 高可用性：Hadoop2.0引入了Active-Standby架构，使得Hadoop集群可以在节点失效时自动切换到备用节点，提高了集群的可用性。

3. 更高的扩展性：Hadoop2.0支持更多的节点，单个集群可以支持数千个节点，从而实现更大规模的数据处理。

4. 更高的性能：Hadoop2.0引入了基于内存的数据处理机制，可以显著提高数据处理的速度。

5. 其他改进：Hadoop2.0还改进了文件系统、安全性、API等方面，使得Hadoop更加稳定、安全、易用。

2.Hadoop的Shell操作有哪些？ 3.Hadoop的Shell操作和Linux终端操作有哪些异同？ 4.基于API的Hadoop编程的工具Eclipse要做哪些配置？ 5.Hadoop的MapReduce编程模型一般有哪几个主要函数需要重写？

2. Hadoop的Shell操作包括以下命令：

- hdfs：用于管理Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的文件和目录。
- mapred：用于管理Hadoop分布式处理框架(MapReduce)的任务和作业。
- fsck：用于检查HDFS文件系统中文件的完整性。
- dfsadmin：用于管理HDFS集群。
- dfs：用于管理HDFS文件系统。
- yarn：用于管理Hadoop的资源管理器(YARN)。
- jar：用于创建和管理Java归档文件。
- distcp：用于在Hadoop集群之间复制数据。
- getconf：用于获取Hadoop配置信息。

3. Hadoop的Shell操作和Linux终端操作有许多相似之处，例如可以使用类似的命令行参数和选项，也可以使用管道和重定向等操作符。但是，Hadoop的Shell操作更加专注于管理分布式文件系统和处理框架中的数据和任务，因此一些命令和操作可能与传统的Linux终端操作略有不同。

4. 使用Eclipse进行基于API的Hadoop编程需要进行以下配置：

- 安装Hadoop插件：在Eclipse中单击“Help”菜单，然后单击“Eclipse Marketplace”。搜索"Hadoop"，然后安装所需的插件。
- 配置Hadoop库：在Eclipse中单击“Window”菜单，然后单击“Preferences”选项。选择“Java”、“Build Path”和“User Libraries”，然后单击“New”创建一个新的库。将Hadoop JAR文件添加到库中。
- 创建Java项目：在Eclipse中单击“File”菜单，然后选择“New”和“Java Project”选项。输入项目名称，选择所需的JRE版本，并选择“Use an execution environment JRE”选项。
- 添加Hadoop库：右键单击Java项目，然后选择“Properties”。选择“Java Build Path”、“Libraries”，然后单击“Add Library”。选择“User Library”，然后选择之前创建的Hadoop库。
- 编写代码：现在可以开始编写基于API的Hadoop代码了。

5. Hadoop的MapReduce编程模型一般需要重写以下主要函数：

- Mapper类中的map()函数：该函数实现了MapReduce的“Map”过程，将输入数据切分成键值对，并将处理结果输出到本地磁盘或HDFS上。
- Reducer类中的reduce()函数：该函数实现了MapReduce的“Reduce”过程，将Map过程输出的键值对按照键进行排序并合并，然后将处理结果输出到本地磁盘或HDFS上。
- Partitioner类中的getPartition()函数：该函数实现了MapReduce的“Partition”过程，将Map过程输出的键值对根据键的哈希值分配到不同的Reducer上进行处理。
- Combiner类中的combine()函数：该函数实现了MapReduce的“Combine”过程，可以将Map过程输出的中间结果在Map节点上进行合并，减少数据传输量，提高处理效率。