下一代hadoop

1，hadoop 2.0 产生背景
2，hadoop 2.0 基本构成
3，HDFS 2.0
4 YARN
5 MapReduce On YARN
6 Hadoop 2.0初体验
7 总结

1，hadoop 2.0产生背景：
两个概念：
hadoop生态系统：由hadoop，hbase，hive，pig，sqoop，flume，mahout，zookeeper等构成。
hadoop：hadoop只是hadoop生态系统的一个组成部分，由分布式文件系统hdfs和分布式计算框架MapReduce组成。hadoop2.0由hdfs，yarn，mr组成
通俗的hadoop是指hadoop生态系统。
hdfs存在的问题：
NameNode单点故障，难以应用于在线场景（不能提供“服务”这样的长期在线，程序一旦挂掉没有备用方案）
NameNode压力过大（所有通信都通过namenode转向其他服务），且内存受限（元数据信息），影响系统扩展性(内存小，hdfs就不能随意加datanode)。
MapReduce存在的问题：
JobTracker单点故障
JobTracker访问压力大，影响系统扩展性
难以支持除Mapreduce之外的计算框架，比如Spark，Storm，Tez（资源调度，和计算在一起的架构不好）等

2 hadoop 2.0基本构成

注解1：MapReduce同时负责资源管理和任务调度，hadoop 2.0将资源管理独立出来成为yarn，mr2.0仅仅是运行在yarn上的框架之一。
Hadoop 2.0由HDFS，Mapreduce和Yarn三个分支构成；
HDFS：NN Federation（分目录管理），HA（多个NameNode）
Mapreduce：运行在yarn上的mr
yarn：资源管理器。

下载地址：http://hadoop.apache.org/releases.html
svn:http://svn.apache.org/repos/asf/hadoop/common/branches/   这里只有源代码，需编译才可使用

3 HDFS2.0

解决单点故障
通过主备NameNode解决
如果主NameNode发生故障，则切换到备NameNode上。

解决内存受限问题，（含并发过大）
水平扩展，支持多个NameNode
每个NameNode分管一部分目录；（每个namenode管理的文件数减少）
所有NameNode共享所有DataNode存储资源

4 Yarn
Yet Another Resource Negotiator
核心思想：将mrv1中JobTracker的资源管理和任务调度两个功能分开。分别由ResourceManager和ApplicationMaster进程实现。
ResourceManager：负责整个集群的资源管理和调度
ApplicationMaster：负责应用程序相关的事务，比如任务调度，任务监控和容错

Yarn的引入，使得多个计算框架可运行在一个集群中；
：每个应用程序对应一个ApplicationMaster
：目前多个计算框架可以运行在yarn上，比如Mapreduce，spark，storm等

5 Mapreduce on yarn（mrv2）
将Mapreduce作业直接运行在yarn上，而不是由JobTracker和TaskTracker构建在MRv1系统中；

基本功能模块：
yarn：负责资源管理和调度
MRAppMaster：负责任务切分，任务调度，任务监控和容错等
MapTask/ReduceTask：任务驱动引擎，与MRv1一致
每个应用程序对应一个MRAppMaster
单个应用程序运行失败，不会影响其他应用程序。
负责应用程序相关的事情，包括将yarn分配的资源二次分配给内部的任务，任务切分，监控容错等。

HDSF 2.0 HA 架构图

详细解释hdfs 2.0 -ha
1 主备namenode
  主namenode对外提供服务，备namenode同步主nn元数据，以待切换
  所有datanode同时向两个namenode汇报数据块信息
2 两种切换选择
  手动切换：通过命令实现主备之间的切换，可以用于hdfs（namenode升级）升级等场合
  自动切换：基于zookeeper实现 （降低运维成本）
3 基于zookeeper切换方案：
  zookeeper failover controller（简称zkfc，以后会经常遇到）：监控namenode健康状态，并向zookeeper注册namenode
  namenode挂掉后，zkfc为namenode竞争锁（竞争锁，zookeeper用语），获得zkfc锁的namenode变为active

多种共享存储系统可供选择：
  NFS
  奇数个JournalNode构成集群
  Bookeeper（这个跟Journal差不多）

推荐Journal Node方案：
  基本原理，数据同时写入所有JournalNode，多数写入成功，则认为写成功
  一般配置奇数个JournalNode，越多，容错性越好
  比如3个JournalNode，只要两个写成功，则数据写成功，最多允许一个JournalNode挂掉。如果是7台电脑，最多允许3台挂掉