Hadoop 2.0：Baidu的研究与进展

"Hadoop最新的研究重点和进展主要集中在Hadoop 2.0的改进，包括HDFS（Hadoop Distributed File System）的扩展性和可用性提升，以及MapReduce的升级。在百度的实践中，Hadoop已经应用于大规模的数据处理，拥有超过1.5万个节点，每天处理的数据量超过10PB，并且管理着10个以上的集群，其中最大的一个包含3000个节点。未来的研究方向包括云数据传输、提高MapReduce应用的稳定性以及应对更大规模的集群挑战。" Hadoop是大数据处理领域的重要框架，其最新的研究焦点在于优化系统性能和可扩展性。HDFS 2.0的引入旨在解决文件数量、数据块的增长以及负载均衡问题，以支持更大型的分布式存储系统。HDFS Federation是这一改进的关键部分，通过将单一的NameNode拆分为多个NameNode，解决了单点故障问题，提高了系统的可用性。这一改动预计在2011年11月的hadoop-0.23版本中发布。 在可用性方面，针对NameNode的单点故障，社区提出了两种解决方案：AvatarNameNode和BackupNameNode。Facebook采用的AvatarNameNode架构利用NetApp Filer实现热备份，通过在同一网段内的VIP提供高可用性。然而，BackupNameNode的实现较为复杂，可能会导致服务不稳定。此外，MapR公司的HDFS方案也提供了增强的可用性和性能。 MapReduce 2.0（也称为NextMapReduce或YARN）是另一个重要的研究方向，它的目标是提高集群资源管理和应用程序生命周期的管理，以适应更复杂的计算需求和更大的集群规模。这将通过引入集群级的资源调度和更好的任务管理来提升MapReduce的可扩展性，确保大规模并行处理任务的高效执行。 在百度的应用中，他们已经对Hadoop进行了定制，发展了Baidu-HDFS 2.0和Baidu-MapReduce 2.0，以满足内部的大数据处理需求。未来的工作计划包括CloudTransfer，旨在优化数据在云端的迁移，以及MR-On-time项目，目的是提高MapReduce应用的稳定性。同时，面对处理更大规模集群的挑战，这也是Hadoop社区和企业用户共同关注的问题。