hadoop2.0 和1.0的区别

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1. Hadoop 1.0中的资源管理方案
Hadoop 1.0指的是版本为Apache Hadoop 0.20.x、1.x或者CDH3系列的Hadoop，内核主要由HDFS和MapReduce两个系统组成，其中，MapReduce是一个离线处理框架，由编程模型（新旧API）、运行时环境（JobTracker和TaskTracker）和数据处理引擎（MapTask和ReduceTask）三部分组成。
Hadoop 1.0资源管理由两部分组成：资源表示模型和资源分配模型，其中，资源表示模型用于描述资源的组织方式，Hadoop 1.0采用“槽位”（slot）组织各节点上的资源，而资源分配模型则决定如何将资源分配给各个作业/任务，在Hadoop中，这一部分由一个插拔式的调度器完成。
Hadoop引入了“slot”概念表示各个节点上的计算资源。为了简化资源管理，Hadoop将各个节点上的资源（CPU、内存和磁盘等）等量切分成若干份，每一份用一个slot表示，同时规定一个task可根据实际需要占用多个slot 。通过引入“slot“这一概念，Hadoop将多维度资源抽象简化成一种资源（即slot），从而大大简化了资源管理问题。
更进一步说，slot相当于任务运行“许可证”，一个任务只有得到该“许可证”后，才能够获得运行的机会，这也意味着，每个节点上的slot数目决定了该节点上的最大允许的任务并发度。为了区分Map Task和Reduce Task所用资源量的差异，slot又被分为Map slot和Reduce slot两种，它们分别只能被Map Task和Reduce Task使用。Hadoop集群管理员可根据各个节点硬件配置和应用特点为它们分配不同的map slot数（由参数mapred.tasktracker.map.tasks.maximum指定）和reduce slot数（由参数mapred.tasktrackerreduce.tasks.maximum指定）。
Hadoop 1.0中的资源管理存在以下几个缺点：
（1）静态资源配置。采用了静态资源设置策略，即每个节点实现配置好可用的slot总数，这些slot数目一旦启动后无法再动态修改。
（2）资源无法共享。Hadoop 1.0将slot分为Map slot和Reduce slot两种，且不允许共享。对于一个作业，刚开始运行时，Map slot资源紧缺而Reduce slot空闲，当Map Task全部运行完成后，Reduce slot紧缺而Map slot空闲。很明显，这种区分slot类别的资源管理方案在一定程度上降低了slot的利用率。
（3） 资源划分粒度过大。这种基于无类别slot的资源划分方法的划分粒度仍过于粗糙，往往会造成节点资源利用率过高或者过低 ，比如，管理员事先规划好一个slot代表2GB内存和1个CPU，如果一个应用程序的任务只需要1GB内存，则会产生“资源碎片”，从而降低集群资源的利用率，同样，如果一个应用程序的任务需要3GB内存，则会隐式地抢占其他任务的资源，从而产生资源抢占现象，可能导致集群利用率过高。
（4） 没引入有效的资源隔离机制。Hadoop 1.0仅采用了基于jvm的资源隔离机制，这种方式仍过于粗糙，很多资源，比如CPU，无法进行隔离，这会造成同一个节点上的任务之间干扰严重。
该部分具体展开讲解可阅读我的新书《Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计与实现原理》 中“第6章 JobTracker内部实现剖析” 中的“6.7 Hadoop资源管理”。
2. Hadoop 2.0中的资源管理方案
Hadoop 2.0指的是版本为Apache Hadoop 0.23.x、2.x或者CDH4系列的Hadoop，内核主要由HDFS、MapReduce和YARN三个系统组成，其中，YARN是一个资源管理系统，负责集群资源管理和调度，MapReduce则是运行在YARN上离线处理框架，它与Hadoop 1.0中的MapReduce在编程模型（新旧API）和数据处理引擎（MapTask和ReduceTask）两个方面是相同的。
让我们回归到资源分配的本质，即根据任务资源需求为其分配系统中的各类资源。在实际系统中，资源本身是多维度的，包括CPU、内存、网络I/O和磁盘I/O等，因此，如果想精确控制资源分配，不能再有slot的概念，最直接的方法是让任务直接向调度器申请自己需要的资源（比如某个任务可申请1.5GB 内存和1个CPU），而调度器则按照任务实际需求为其精细地分配对应的资源量，不再简单的将一个Slot分配给它，Hadoop 2.0正式采用了这种基于真实资源量的资源分配方案。
Hadoop 2.0（YARN）允许每个节点（NodeManager）配置可用的CPU和内存资源总量，而中央调度器则会根据这些资源总量分配给应用程序。节点（NodeManager）配置参数如下：
（1）yarn.nodemanager.resource.memory-mb
可分配的物理内存总量，默认是8*1024，即8GB。
（2）yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio
任务使用单位物理内存量对应最多可使用的虚拟内存量，默认值是2.1，表示每使用1MB的物理内存，最多可以使用2.1MB的虚拟内存总量。
（3）yarn.nodemanager.resource.cpu-vcore
可分配的虚拟CPU个数，默认是8。为了更细粒度的划分CPU资源和考虑到CPU性能异构性，YARN允许管理员根据实际需要和CPU性能将每个物理CPU划分成若干个虚拟CPU，而每管理员可为每个节点单独配置可用的虚拟CPU个数，且用户提交应用程序时，也可指定每个任务需要的虚拟CPU个数。比如node1节点上有8个CPU，node2上有16个CPU，且node1 CPU性能是node2的2倍，那么可为这两个节点配置相同数目的虚拟CPU个数，比如均为32，由于用户设置虚拟CPU个数必须是整数，每个任务至少使用node2 的半个CPU（不能更少了）。
此外，Hadoop 2.0还引入了基于cgroups的轻量级资源隔离方案，这大大降低了同节点上任务间的相互干扰，而Hadoop 1.0仅采用了基于JVM的资源隔离，粒度非常粗糙。