hadoop1.x和hadoop2.x的區別：

Hadoop1.x版本：

核心主要由Hdfs和Mapreduce兩個系統組成，其中Mapreduce是一個離線分散式計算框架，由一個JobTracker和多個TaskTracker組成。

JobTracker的主要作用：JobTracker是框架的中心，接收任務，計算資源，分配資源，分配任務，與DataNode進行交流等功能。決策程式失敗時 重啟等操作。又當爹又當媽。

TaskTracker同時監視當前機器上的task執行狀況。TaskTracker需要把這些資訊通過心跳,傳送給jobTracker，jobTracker會收集這些資訊以給新提交的job分配執行在那些機器上。

存在問題：

1.JobTracker是mapreduce的集中處理點，存在單點故障；

2.JobTracker完成了太多工，造成了過多資源的消耗，當mapreduce job非常多的時候，會造成很大的記憶體消耗，同時 也增加了JobTracker失效的風險，這也是業界普遍總結出老的hadoop的mapreduce只能支援4000節點主機的上限。

Hadoop2.x版本：

第二代的hadoop版本，為克服hadoop1.0中的hdfs和mapreduce存在的各種問題而提出的。針對hadoop1.x中的單NameNode制約HDFS的擴充套件性問題，提出了HDFS Federation,它讓多個NameNode分管不同的目錄進而實現訪問隔離和橫向擴充套件,同時它徹底解決了NameNode單點故障問題，針對Hadoop1.0中的Mapreduce的Mapreduce在擴充套件性和多框架支援等方面不足。

MRv2具有與MRv1相同的程式設計模型和資料處理引擎，唯一不同的是執行時環境。MRv2是在MRv1基礎上經加工之後，運行於資源管理框架YARN之上的計算框架MapReduce。它的執行時環境不再由JobTracker和TaskTracker等服務組成，而是變為通用資源管理系統YARN和作業控制程序ApplicationMaster，其中，YARN負責資源管理和排程，而ApplicationMaster僅負責一個作業的管理。簡言之，MRv1僅是一個獨立的離線計算框架，而MRv2則是運行於YARN之上的MapReduce。

整體上：分為兩個方面

1.任務排程和資源管理方面：

1）Hadoop1中的JobTracker是一個功能集中的部分，負責資源的分配和任務的分配，所以JobTracker單點出問題就會造成整個叢集無法使用了，而且MapReduce模式是整合在Hadoop1中，不易分解，不好新增其他模式;

2）Hadoop2中，ResourceManager(RM)就是負責資源的分配，NodeManager(NM)是從節點上管理資源的，而ApplicationMaster(AM)就是一個負責任務分配的元件，根據不同的模式有不同的AM，因此MapReduce模式有自己獨有的AM;

2.關於檔案系統：

檔案系統HDFS，1.x版本沒有HA功能，只能有一個NameNode；而2.x添加了HA部分，還可以有多個NameNode同時執行，每個負責叢集中的一部分。

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Shuffle過程是MapReduce的核心，也被稱為奇蹟發生的地方，Shuffle的正常意思是洗牌或弄亂，可能大家更熟悉的是Java API裡的Collections.shuffle(List)方法，它會隨機地打亂引數list裡的元素順序。如果你不知道MapReduce裡Shuffle是什麼，那麼請看這張圖： 



    這張是官方對Shuffle過程的描述。但我可以肯定的是，單從這張圖你基本不可能明白Shuffle的過程，因為它與事實相差挺多，細節也是錯亂的。後面我會具體描述Shuffle的事實情況，所以這裡你只要清楚Shuffle的大致範圍就成－怎樣把map task的輸出結果有效地傳送到reduce端。也可以這樣理解， Shuffle描述著資料從map task輸出到reduce task輸入的這段過程。 
    在Hadoop這樣的叢集環境中，大部分map task與reduce task的執行是在不同的節點上，當然很多情況下Reduce執行時需要跨節點去拉取其它節點上的map task結果，如果叢集正在執行的job有很多，那麼task的正常執行對叢集內部的網路資源消耗會很嚴重。這種網路消耗是正常的，我們不能限制，能做的就是最大化地減少不必要的消耗。還有在節點內，相比於記憶體，磁碟IO對job完成時間的影響也是可觀的。從最基本的要求來說，我們對Shuffle過程的期望可以有： 

• 完整地從map task端拉取資料到reduce端。
• 在跨節點拉取資料時，儘可能地減少對頻寬的不必要消耗。
• 減少磁碟IO對task執行的影響。

    優化的地方主要在於減少拉取資料的量及儘量使用記憶體而不是磁碟，以WordCount為例，並假設它有8個map task和3個reduce task。從上圖看出，Shuffle過程橫跨map與reduce兩端，所以下面我也會分兩部分來展開。 
    先看看map端的情況，如下圖： 
 
    整個流程我分了四步，每個map task都有一個記憶體緩衝區，儲存著map的輸出結果，當緩衝區快滿的時候需要將緩衝區的資料以一個臨時檔案的方式存放到磁碟，當整個map task結束後再對磁碟中這個map task產生的所有臨時檔案做合併，生成最終的正式輸出檔案，然後等待reduce task來拉資料。 
    當然這裡的每一步都可能包含著多個步驟與細節，下面我對細節來一一說明： 
        1、在map task執行時，它的輸入資料來源於HDFS的block，當然在MapReduce概念中，map task只讀取split，Split與block的對應關係可能是多對一，預設是一對一。在WordCount例子裡，假設map的輸入資料都是像“aaa”這樣的字串。 
       2、在經過mapper的執行後，我們得知mapper的輸出是這樣一個key/value對： key是“aaa”， value是數值1。因為當前map端只做加1的操作，在reduce task裡才去合併結果集。前面我們知道這個job有3個reduce task，到底當前的“aaa”應該交由哪個reduce去做呢，是需要現在決定的。 
        3、MapReduce提供Partitioner介面，它的作用就是根據key或value及reduce的數量來決定當前的這對輸出資料最終應該交由哪個reduce task處理。預設對key hash後再以reduce task數量取模，預設的取模方式只是為了平均reduce的處理能力，如果使用者自己對Partitioner有需求，可以訂製並設定到job上。 
        4、在我們的例子中，“aaa”經過Partitioner後返回0，也就是這對值應當交由第一個reducer來處理。接下來，需要將資料寫入記憶體緩衝區中，緩衝區的作用是批量收集map結果，減少磁碟IO的影響，我們的key/value對以及Partition的結果都會被寫入緩衝區，當然寫入之前，key與value值都會被序列化成位元組陣列。 
        5、整個記憶體緩衝區就是一個位元組陣列，它的位元組索引及key/value儲存結構我沒有研究過。如果有朋友對它有研究，那麼請大致描述下它的細節吧。 
     這個記憶體緩衝區是有大小限制的，預設是100MB，當map task的輸出結果很多時，就可能會撐爆記憶體，所以需要在一定條件下將緩衝區中的資料臨時寫入磁碟，然後重新利用這塊緩衝區。這個從記憶體往磁碟寫資料的過程被稱為Spill，中文可譯為溢寫，字面意思很直觀。這個溢寫是由單獨執行緒來完成，不影響往緩衝區寫map結果的執行緒，溢寫執行緒啟動時不應該阻止map結果的輸出，所以整個緩衝區有個溢寫的比例spill.percent，這個比例預設是0.8，也就是當緩衝區的資料已經達到閾值（buffer size * spill percent = 100MB * 0.8 = 80MB），溢寫執行緒啟動，鎖定這80MB的記憶體，執行溢寫過程，Map task的輸出結果還可以往剩下的20MB記憶體中寫，互不影響。 
     當溢寫執行緒啟動後，需要對這80MB空間內的key做排序(Sort)，排序是MapReduce模型預設的行為，這裡的排序也是對序列化的位元組做的排序。 
    在這裡我們可以想想，因為map task的輸出是需要傳送到不同的reduce端去，而記憶體緩衝區沒有對將傳送到相同reduce端的資料做合併，那麼這種合併應該是體現是磁碟檔案中的，從官方圖上也可以看到寫到磁碟中的溢寫檔案是對不同的reduce端的數值做過合併，所以spill過程一個很重要的細節在於，如果有很多個key/value對需要傳送到某個reduce端去，那麼需要將這些key/value值拼接到一塊，減少與partition相關的索引記錄。 
    在針對每個reduce端而合併資料時，有些資料可能像這樣：“aaa”/1， “aaa”/1。對於WordCount例子，就是簡單地統計單詞出現的次數，如果在同一個map task的結果中有很多個像“aaa”一樣出現多次的key，我們就應該把它們的值合併到一塊，這個過程叫reduce也叫combine。但MapReduce的術語中，reduce只指reduce端執行從多個map task取資料做計算的過程。除reduce外，非正式地合併資料只能算做combine了,其實大家知道的，MapReduce中將Combiner等同於Reducer。 
    如果client設定過Combiner，那麼現在就是使用Combiner的時候了,將有相同key的key/value對的value加起來，減少溢寫到磁碟的資料量。Combiner會優化MapReduce的中間結果，所以它在整個模型中會多次使用。那哪些場景才能使用Combiner呢？從這裡分析，Combiner的輸出是Reducer的輸入，Combiner絕不能改變最終的計算結果。所以從我的想法來看，Combiner只應該用於那種Reduce的輸入key/value與輸出key/value型別完全一致，且不影響最終結果的場景。比如累加，最大值等。Combiner的使用一定得慎重，如果用好，它對job執行效率有幫助，反之會影響reduce的最終結果。 
    每次spill會在磁碟上生成一個spill檔案，如果map的輸出結果真的很大，有多次這樣的spill發生，磁碟上相應的就會有多個spill檔案存在,當map task真正完成時，記憶體緩衝區中的資料也全部溢寫到磁碟中形成一個溢寫檔案。最終磁碟中會至少有一個這樣的溢寫檔案存在(如果map的輸出結果很少，當map執行完成時，只會產生一個溢寫檔案)，因為最終的檔案只有一個，所以需要將這些溢寫檔案歸併到一起，這個過程就叫做Merge。Merge是怎樣的？如前面的例子，“aaa”從某個map task讀取過來時值是5，從另外一個map 讀取時值是8，因為它們有相同的key，所以得merge成group。什麼是group。對於“aaa”就是像這樣的：{“aaa”, [5, 8, 2, …]}，陣列中的值就是從不同溢寫檔案中讀取出來的，然後再把這些值加起來。請注意，因為merge是將多個溢寫檔案合併到一個檔案，所以可能也有相同的key存在，在這個過程中如果client設定過Combiner，也會使用Combiner來合併相同的key。 
    至此，map端的所有工作都已結束，最終生成的這個檔案也存放在TaskTracker夠得著的某個本地目錄內,每個reduce task不斷地通過RPC從JobTracker那裡獲取map task是否完成的資訊，如果reduce task得到通知，獲知某臺TaskTracker上的map task執行完成，Shuffle的後半段過程開始啟動。 
    簡單地說，reduce task在執行之前的工作就是不斷地拉取當前job裡每個map task的最終結果，然後對從不同地方拉取過來的資料不斷地做merge，也最終形成一個檔案作為reduce task的輸入檔案。見下圖： 


     如map端的細節圖，Shuffle在reduce端的過程也能用圖上標明的三點來概括。當前reduce copy資料的前提是它要從JobTracker獲得有哪些map task已執行結束，Reducer真正執行之前，所有的時間都是在拉取資料，做merge，且不斷重複地在做。如前面的方式一樣，下面我也分段地描述reduce 端的Shuffle細節： 
     1、Copy過程，簡單地拉取資料。Reduce程序啟動一些資料copy執行緒(Fetcher)，通過HTTP方式請求map task所在的TaskTracker獲取map task的輸出檔案，因為map task早已結束，這些檔案就歸TaskTracker管理在本地磁碟中。 
     2、Merge階段，這裡的merge如map端的merge動作，只是陣列中存放的是不同map端copy來的數值。Copy過來的資料會先放入記憶體緩衝區中，這裡的緩衝區大小要比map端的更為靈活，它基於JVM的heap size設定，因為Shuffle階段Reducer不執行，所以應該把絕大部分的記憶體都給Shuffle用，這裡需要強調的是，merge有三種形式：1)記憶體到記憶體  2)記憶體到磁碟  3)磁碟到磁碟。預設情況下第一種形式不啟用，讓人比較困惑，是吧。當記憶體中的資料量到達一定閾值，就啟動記憶體到磁碟的merge。與map 端類似，這也是spill的過程，這個過程中如果你設定有Combiner，也是會啟用的，然後在磁碟中生成了眾多的spill檔案，第二種merge方式一直在執行，直到沒有map端的資料時才結束，然後啟動第三種磁碟到磁碟的merge方式生成最終的那個檔案。 
     3、Reducer的輸入檔案，不斷地merge後，最後會生成一個“最終檔案”。為什麼加引號？因為這個檔案可能存在於磁碟上，也可能存在於記憶體中。對我們來說，當然希望它存放於記憶體中，直接作為Reducer的輸入，但預設情況下，這個檔案是存放於磁碟中的，當Reducer的輸入檔案已定，整個Shuffle才最終結束，然後就是Reducer執行，把結果放到HDFS上。