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Hadoop与现代分布式计算框架总结

Hadoop的版本演变

Hadoop的发展历程可以划分为两个主要阶段：

Hadoop 1.0：

Hadoop 1.0由HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce两大组件构成。HDFS通过一个全局的NameNode和多个DataNode实现分布式存储，支持高扩展性和容错性。而其对应的计算框架MapReduce由JobTracker和TaskTracker组成，负责资源管理和任务调度。

Hadoop 2.0：

针对Hadoop 1.0中HDFS的扩展性瓶颈和MapReduce的资源管理不足，Hadoop 2.0进行了重要升级。HDFS实现了横向扩展的支持，引入了Federation机制，允许多个NameNode服务共享存储资源并提供独立的访问权限。同时，MapReduce被全新的资源管理框架YARN（Yet Another Resource Negotiator）取代，YARN将资源调度和应用管理分开， ResourceManager负责集群资源分配，ApplicationMaster专注于单一应用程序的管理。

HDFS和MapReduce的关系

HDFS是Hadoop的核心存储系统，提供面向 coaster 分布式的高效存储解决方案。MapReduce作为其对应的计算框架，主要负责负责将大数据处理任务分解为多个并行任务，通过map()和reduce()阶段完成并行计算。HDFS的特性使其成为大规模数据分析的理想存储系统，适用于海量数据的分布式处理。

Hadoop 2.0的创新点

Hadoop 2.0的主要改进包括以下几个方面：

HDFS Federate：实现了名称节点的横向扩展，解决了单点故障问题，支持数据的逻辑分区管理。

YARN资源管理：引入了新的资源管理机制，支持多应用程序及其任务的动态调度。

支持多种计算框架：Hadoop 2.0可以运行包括MapReduce、Spark、Flink等多种计算框架，提供高度的灵活性和可选性。

性能提升：相比Hadoop 1.x，Hadoop 2.0的运行效率和扩展能力得到了显著改善，适用于更大规模的计算任务。

Borg/YARN/Mesos等资源管理系统

在企业级分布式计算环境中，资源管理和调度系统是核心技术之一。Borg、YARN和Mesos等系统通过统一管理集群资源，为多种计算框架提供支持。YARN作为Hadoop的子项目，具有良好的扩展性和兼容性，能够支持包括Spark、Tez等多种计算模型。

YARN的设计理念为：

资源统一管理：YARN作为统一的资源管理平台，能够动态分配和管理集群中的计算资源。

任务容器化：通过容器化技术，每个任务独立运行，防止资源争抢和任务依赖。

应用程序集群：将应用程序划分为多个任务集群，实现高效资源利用率。

yarn上的计算框架

在YARN资源管理平台下，可以运行多种不同的计算框架：

MapReduce on YARN：将传统的MapReduce模型移至YARN平台，支持横向扩展和高效资源利用。

Spark on YARN：以内存为核心的迭代式计算框架，支持快速迭代模型和大数据量的处理。

Storm on YARN：适用于实时流式计算领域的分布式流处理框架。

Tez on YARN：提供DAG（有向无环图）计算模型，支持复杂的数据流处理场景。

资源管理与计算框架协同发展

YARN为多种计算框架提供了灵活的资源调度支持，使得各类计算框架可以在同一个集群中高效运行。不同计算模型的优势各有不同，例如：

Spark：适合内存密集型迭代计算和DAG处理。

Flink：专注于流式数据处理和实时计算。

Tez：支持复杂的DAG式数据流和敏捷开发模式。

这种多框架共存的设计理念，使得企业能够根据具体需求选择最合适的计算框架，而无需专门为每种计算模型建立独立的集群。

结论

YARN作为现代分布式计算的统一资源管理平台，为企业级大数据处理提供了强大的支持能力。通过将Hadoop MapReduce、Spark、Flink等多种计算框架整合到YARN平台，企业能够构建高效、灵活的分布式计算生态系统。