Hadoop架构的初略总结（2）
回顾一下前文，我们总结了以下几个方面。我们为什么需要Hadoop；Hadoop2.0生态系统的构成；Hadoop1.0中HDFS和MapReduce的结构模型。
我们大致了解了1.0，现在我们来说说2.0。
首先，我们需要理清以下几个问题：
1.Hadoop1.0自身有哪些缺陷呢？
解：从两个大的方面来说，HDFS和MapReduce。
HDFS:
1) NameNode中的单点故障问题。
针对Hadoop1.0中HDFS单点故障进行以下解释：
HDFS仿照google GFS实现的分布式存储系统，由NameNode和DataNode两种服务组成，其中NameNode是存储了元数据信息（fsimage）和操作日志（edits），由于它是唯一的，其可用性直接决定了整个存储系统的可用性。因为客户端对HDFS的读、写操作之前都要访问name node服务器，客户端只有从name node获取元数据之后才能继续进行读、写。一旦NameNode出现故障，将影响整个存储系统的使用。
这里需要提到一点，在Hadoop架构的初略总结（2）中提到的SecondaryNameNode，其作用合并NameNode节点中的fsimage和edits。首先，SecondaryNameNode从NameNode中通过网络拷贝一份fsimage(元数据信息)与edits(操作日志)到自己进程的那一块，然后将fsimage与edits进行合并，生成新的fsimage，并将新生成的fsimage推送到NameNode节点中一份，并将NameNode中edits的内容进行清空。
2) 不能进行大量的小文件存取（占用namenode大量内存，浪费磁盘空间）扩展性差。也就是说，Hadoop1.0单NameNode制约HDFS扩展性，因为NameNode含有我们用户存储文件的全部的元数据信息，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，NameNode内存大小限制了从节点的个数，大体为4000个节点个数。
3) 其它缺陷：HDFS中的权限设计不够彻底，即HDFS的数据隔离性不是很好；数据丢失问题，访问效率问题。
改进：略。(了解了一下，看不懂，暂且略过吧，现阶段这不是重点)
MapReduce：
1) 扩展性：集群最大节点数4000(也就是4000节点主机上线)；最大并发任务数40000。
2) 可用性，可靠性：JobTracker同时管理作业的调度和计算，在Hadoop1.0中，假设有100个作业，根据Hadoop访问和更新的特性，批处理，一次写入多次读写，JobTracker会同时管理这100个作业，负担太重。其次，存在单点故障，一旦故障，所有执行的任务全部失败。
3) 批处理模式，时效低：仅仅使用MapReduce一种计算方式。
4) 其他缺陷：低效的资源管理。在Hadoop1.0中不支持多框架。
2.说完Hadoop1.0的缺陷，我们来说说Hadoop2.0，Hadoop2.0生态系统的构成在前篇博客中有所提到。这里，我们从以下几个方面进行了解。
解：
在Hadoop2.0中，针对HDFS1.0中NameNode的内存容量不足以及NameNode的单点故障问题，在2.0中分别作了以下的改进：
- 在1.0中，既然一个NameNode会导致内存容量不足，我们引入两个NameNode，组成HDFS联邦，这样NameNode存储的元数据信息就可以翻倍了，所谓HDFS联邦就是有多个HDFS集群同时工作，数据节点DataNode存储的数据是服务于两个HDFS文件系统的，体系结构如下图所示：
- 在2.0中，针对1.0中NameNode的单点故障问题，在2.0中引入了新的HA机制：即如果Active(活跃的)的NameNode节点挂掉，处于Standby(备份的)的NameNode节点将替换掉它继续工作，下面的图示方便大家的理解：
在这里大家一定要注意：2.0中处于HDFS联邦的也是两个NameNode节点，处于HA的也是两个NameNode节点，但是联邦中的两个NameNode节点由于使用的是不同的命名空间（Name Space），因此两个NameNode节点存储的元数据信息并不相同，但是处于HA中的两个NameNode节点由于使用的相同的命名空间，因此两个NameNode节点存储的元数据信息是相同的。
了解了Hadoop2.0中针对Hadoop1.0中HDFS缺陷而改进的联邦和HA，下面了解下MRv1和MRv2。
MRv1和MRv2在前文博客 Hadoop第三课中有所讲解，这里就不重复了。
接下来，了解下在博客Hadoop第三课中提到的HDFS Federation 。
作为这方面的小白，上网搜索了下，有位前辈写的浅显易懂，从很大层次上解决了我的问题。
http://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/52135506
同样，我们要了解ResourceManager、ApplicationMaster以及Map Task和Reduce Task，这些就不得不说Hadoop2.0中的YARN了。
参考文献：
http://blog.csdn.net/a2011480169/article/details/53647012
https://www.cnblogs.com/sxt-zkys/archive/2017/07/24/7229857.html
