Hadoop 1:Hadoop 1主要依赖HDFS作为存储系统,虽然HDFS提供了强大的分布式存储能力,但在数据处理和存储的灵活性方面有所限制。 Hadoop 2:Hadoop 2保持了对HDFS的支持,同时也允许集成其他存储系统,如Amazon S3、HBase等。通过这种方式,Hadoop 2能够支持更多的数据存储和处理需求,提供更大的灵活性和扩展性。 作业调度 H...
数据本身是放在硬盘上的,但是在运行时是加载在内存里的。 缺点:(1)当我们的NameNode无法在内存中加载全部元数据信息的时候,集群的寿命就到头了。 (2)权限设计不够彻底的,hadoop1使用的是linux权限系统。 (3)大量小文件存储时,会造成NameNode的内存压力剧增。 改进:(1)2个NameNode一起共存,组成HDFS federation ...
在Hadoop2.x中,HDFS的变化主要体现在增强了NameNode的水平扩展(Horizontal Scalability)及高可用性(HA)->【这不就是针对我们刚刚提到到的Hadoop1.x HDFS架构的局限性而做的改进,么么嗒!】,可以同时部署多个NameNode,这些NameNode之间是相互独立,也就是说他们不需要相互协调,DataNode同时在所有NameNode中注册,作为他们...
hadoop1和2有什么区别 hadoop1.0和hadoop2.0的主要区别,Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。Hadoop以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理,以
刚刚看到一篇文章对 hadoop1 和 hadoop 2 做了一个解释 图片不错 拿来看看 Hadoop 1.0 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送到 Job Tracker 中,Job Tracker 是 Map-reduce 框架的中心,他需要与集群中的机器定时通信 (heartbe...
与Hadoop 1.x相比,Hadoop 2.x的改进主要在以下两个方面: (1)HDFS的改进 HDFS的NameNode可以以集群的方式布署,增强了NameNodes的水平扩展能力和高可用性,分别体现在HDFS Federation与HA. (2)MapReduce的改进 MapReduce将JobTracker中的资源管理及任务生命周期管理(包括定时触发及监控),拆分成两个独立的组件,并更名...
Hadoop1和Hadoop2的区别是什么?马克-to-win @ 马克java社区:原来的Hadoop1的Mapreduce又管资源管理,又管数据处理和计算。而Hadoop2中的MapReduce则只专处理数据 计算。而YARN做资源管理的事。这样其他计算框架比如spark和Tez可以引进了。Hadoop生态圈发展壮大了。谁能拒绝发展呢?
Hadoop中的NameNode好比是人的心脏,非常重要,绝对不可以停止工作。在Hadoop1.x时代,只有一个NameNode。如果 该NameNode数据丢失或者不能工作,那么整个集群就不能恢复了。这是Hadoop1.x中的单点问题,也是Hadoop1.x不可靠的表现,如图1 所示。Hadoop2的出现解决了这个问题,也被称为HA。
在hadoop 1.x中和hadoop 2.x中,mapreduce的执行流程也不一样(完全不一样),在hadoop1.x中 mapreduce的 资源管理与分配和任务监控都是集中在 jobtracker 上,这样会造成jobtracker的负担非常大,而且在hadoop 1.x中没有jobtracker的HA机制,从而会让集群的健壮性很差 ...
1. 概述在 Google 三篇大数据论文发表之后, Doug Cutting 和 Mike Cafarella 在这几篇论文的基础上,开发出了现在的 Hadoop 。但 Hadoop 开发出来也并非一帆风顺的,Hadoop 1.0 版本有诸多局限。在后续的不断实践…