Hadoop演进：从1.0到2.0的分布式存储与计算解析

“细解Hadoop——Hadoop分布式文件系统与MapReduce演进” Hadoop是一个开源的分布式计算框架，最初设计用于解决大数据处理的问题。它由三个主要组件组成：Hadoop分布式文件系统（HDFS）、MapReduce以及公共组件Common。HDFS提供了高容错性的分布式存储，而MapReduce则负责数据的并行处理。 在Hadoop 1.0时代，MapReduce的架构中，JobTracker承担了调度和资源管理的重任，但随着数据规模的扩大，这种单点式的架构逐渐暴露出问题。JobTracker需要处理所有任务的提交、调度和监控，当集群中的MapReduce任务数量过多时，JobTracker的内存压力巨大，可能导致服务崩溃。为了解决这一问题，Hadoop社区开始对MapReduce进行重构，推出了MRv2，也称为YARN（Yet Another Resource Negotiator）。 YARN的出现将原本的JobTracker职责一分为二，创建了ResourceManager（RM）和ApplicationMaster（AM）。ResourceManager负责全局的资源管理和调度，而ApplicationMaster则专注于应用级别的任务调度和管理，每个MapReduce作业都有自己的ApplicationMaster。这样的设计显著提高了系统的稳定性和可扩展性，减少了单点故障的风险。 Hadoop 2.0引入了YARN，同时HDFS也得到了增强，如增加了HA（High Availability）和 Federation特性，增强了系统的可用性和扩展性。Common组件则包含了一组通用的工具和服务，为整个Hadoop生态系统提供支持。 在编程模型方面，MapReduce的基本思想是“分而治之”和“化简为繁”。Mapper阶段将输入数据拆分成键值对，然后进行处理并生成中间键值对；Shuffle阶段负责数据的排序和分区，确保相同键的数据被送到同一个Reducer；Reducer阶段则根据键聚合所有的值，执行总结操作，生成最终结果。此外，用户可以通过自定义Mapper、Reducer和Partitioner来实现特定的业务逻辑。 例如，在一个简单的词频统计任务中，Mapper接收文本输入，使用StringTokenizer将文本分割成单词，并为每个单词生成一个键值对（<单词, 1>）；Reducer则将所有相同的单词键值对进行累加，输出每个单词的总数。Partitioner可以用来决定哪些键的数据应发送到哪个Reducer，从而控制数据的分布。 Hadoop的分布式计算模型允许数据在本地节点进行计算，减少了网络传输的开销，提高了整体效率。通过Shuffle过程，数据在不同节点之间进行高效交换，实现了大规模数据集的并行处理。 Hadoop是一个强大的大数据处理平台，其发展历程体现了从单一中心化控制到分布式资源管理的演进，以及对大数据处理效率和可靠性的持续优化。随着Hadoop的不断成熟，它已经成为许多企业和组织处理海量数据的核心工具。