探索Hadoop 1.0与2.0：HDFS、MapReduce与YARN深度解析

Hadoop是一个专为大数据处理而设计的开源框架，它最初由Google在2003年提出，并在2006年通过Apache基金会进行开源。Hadoop的核心组件主要包括Hadoop Distributed File System (HDFS)、MapReduce和YARN。 **HDFS（分布式文件存储）**是Hadoop的基础，由两个关键角色组成：NameNode和DataNode。NameNode作为元数据管理器，负责跟踪文件系统的命名空间、块分配和数据块的复制情况。DataNode则存储实际的数据块，提供高可靠性和高吞吐率的存储服务。HDFS的设计目标是能够处理PB级别的数据，它将大文件切分为等大小的数据块，分布在多台机器上，实现了数据的冗余存储和自动故障恢复，确保数据的一致性和高可用性。尽管HDFS强调大规模数据的存储和批处理，但它并不适合低延迟或频繁的文件操作，例如随机访问。 **MapReduce** 是Hadoop中的分布式计算模型，用于执行并行任务。其工作流程主要分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。Map阶段将输入数据分成小块，进行局部处理，然后将中间结果发送给Reduce阶段，进行全局汇总。这种设计简化了编程模型，允许开发者编写简单的函数来处理数据，同时提供了高容错性和扩展性，适合处理海量数据的离线处理任务。 **YARN（Yet Another Resource Negotiator）** 是Hadoop 2.0引入的一个新的资源调度器，它替代了早期的JobTracker。YARN将资源管理职责分解为两部分：ResourceManager负责整体资源分配和监控，而NodeManager则负责单个节点上的资源管理和任务调度。这使得Hadoop更加灵活，适应不同的工作负载和计算需求。 Hadoop 2.0在HDFS方面做了改进，引入了Hadoop High Availability (HA)架构，增强了系统的稳定性和容错性。在MapReduce层面，虽然原始模型在处理大规模数据时表现出色，但随着技术发展，新的优化和框架（如Apache Spark）也在逐渐取代MapReduce，以提供更高效的数据处理能力。 Hadoop是一个强大的大数据处理平台，通过HDFS的分布式存储、MapReduce的并行计算和YARN的资源调度，解决了海量数据的存储、处理和管理问题。然而，它也存在一些局限性，比如不适合实时交互和低延迟应用，需要权衡吞吐量与延迟之间的平衡。随着技术进步，Hadoop不断进化以满足不断变化的大数据环境需求。