Bikas Saha演讲：Hadoop 2与YARN：下一代大数据计算平台

在2013年的中国大数据技术大会上，Bikas Saha作为Apache Tez Committer进行了一场关于"The Next Generation of Hadoop - Hadoop 2 and YARN"的主题演讲。这次演讲着重讨论了Hadoop生态系统的新发展，特别是Hadoop 2版本以及YARN（Yet Another Resource Negotiator）框架的出现。 Hadoop 1.0，作为第一代Hadoop的主要代表，主要聚焦于批处理应用。它设计初衷是为了支持大规模的Web-scale批量工作负载，如搜索引擎索引构建和数据分析。Hadoop 1.x的核心组件包括Hadoop Distributed File System (HDFS)，一个分布式文件系统，以及JobTracker和TaskTracker，前者负责管理整个集群的资源和作业调度，后者是每个节点上的代理，负责任务执行。 然而，Hadoop 1.0架构存在一些局限性。由于其批处理核心，它无法很好地支持交互式和在线事务处理（OLTP），以及混合工作负载的管理。这迫使开发者不得不为不同的工作模式创建独立的隔离环境，从而导致基础设施的冗余和资源浪费。此外，单一的JobTracker也带来了可扩展性和性能瓶颈的问题。 Hadoop 2的发布旨在解决这些问题。其中最重要的改进之一是引入了YARN（Yet Another Negotiator）。YARN是一个全新的计算框架，它完全重新设计，吸取了Hadoop 1.0的经验教训。YARN的设计目标是将计算资源抽象化，提供了一个统一的平台来运行各种类型的应用程序，包括批处理、交互式和在线应用，无需强制它们共享相同的基础设施。这种灵活性使得YARN能够更好地支持混合工作负载，并提升了系统的可扩展性和资源利用率。 YARN通过将资源管理职责从JobTracker转移到ResourceManager和NodeManager组件，实现了更精细的资源分配和调度。ResourceManager负责全局的资源调度，而NodeManager则负责单个节点上的资源管理和任务执行。这种分解不仅提高了系统的稳定性，还简化了集群的管理，使得混合工作负载的部署变得更加高效。 在2013年，YARN已经在Yahoo等公司进入生产环境，并因其创新性和性能优势获得了SOCC（Super Computing Organization Conference）的最佳论文奖。这意味着YARN已经成为下一代Hadoop的核心组成部分，为大数据处理提供了更强大的、灵活的和可扩展的计算平台。 总结来说，Bikas Saha的演讲强调了Hadoop 2和YARN如何打破Hadoop 1.0的局限，通过引入YARN计算框架，推动了Hadoop生态系统的进化，使得大数据处理能力更加全面和高效。这对于理解Hadoop技术的发展历程和未来趋势具有重要意义。