Hadoop概念学习系列之版本变迁（六）-低调大师

Hadoop概念学习系列之版本变迁（六）

2017-11-13 482

　至2012年5月，Apache Hadoop的四大分支构成了四个系列的Hadoop版本。

1. 0.20.X系列

　　　　 0.20.X系列版本是最令用户感到疑惑的，因为它们具有的一些特性，trunk上没有；trunk上有的一些特性，0.20.X系列版本却没有。

2. 0.21.0/0.22.X系列

在这一版本中，将整个Hadoop项目分割成三个独立的模块，分别是Common、HDFS和MapReduce。

　其中，HDFS和MapReduce都对Common模块有依赖性，但是MapReduce对HDFS并没有依赖性。那么，这样的话，MapReduce可以更容易地运行其他分布式文件系统，同时，模块间可以独立开发。

　　　　Common模块：最大的新特性是在测试方面上添加了Large-Scale Automated Test Framework 和 Fault Injection Framework 。

　　　　HDFS 模块：主要增加的新特性包括支持追加操作与建立符号连接、 Secondary NameNode 改进（Secondary NameNode 被剔除，取而代之的是 Checkpoint Node，同时添加一个 Backup Node 的角色，作为 NameNode 的冷备）、允许用户自定义 block 放置算法等。

　　　　MapReduce 模块：在作业 API 方面，开始启动新 MapReduce API，但老的 API 仍然兼容。

3. 0.23.X系列

　　　　0.23.X 是为了克服 Hadoop 在扩展性和框架通用性方面的不足而提出来的。它实际上是一个全新的平台，包括分布式文件系统 HDFS Federation 和资源管理框架 YARN 两部分，可对接入的各种计算框架（如 MapReduce、Spark 等）进行统一管理。它的发行版自带 MapReduce 库，而该库集成了迄今为止所有的 MapReduce 新特性。

4. 2.X系列

　　　　同 0.23.X 系列一样，2.X 系列也属于下一代 Hadoop。与 0.23.X 系列相比，2.X 系列增加了 NameNode HA 和 Wire-compatibility 等新特性。

本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5058162.html，如需转载请自行联系原作者

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Hadoop概念学习系列之Hadoop的几点优点（六）

任何软件，特别对于开源软件和系统而言，有优点和缺点，这是再平常不过呢？为什么这么说，开源出来，需要更多人去共同开发和修改，这样，才可以站住开源世界的领先者。 1. 高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 2. 高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 3. 高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，以保证各个节点的动态平衡，因为以其处理速度非常快。 4. 高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多份副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5058178.html，如需转载请自行联系原作者

2017-11-14

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在使用MaxCompute的时候，很多同学会关注当前项目有多少任务在执行，哪些任务耗时长，哪些任务已经完成，并且能通过任务的logview来分析任务耗时长的原因。 ofo的同学选择自己搭建任务管理平台通过sdk函数获取MaxCompute 相关job信息进行管理。如《MaxCompute的任务状态和多任务执行》所分享。其他的没有精力自己搭建平台，可以通过show p -all;命令查看所有job，再通过wait instanceid;查看这个job的logview，最后通过logview再查看具体的执行日志。如《如何在客户端上追踪一个任务信息》所介绍。今天我要分享的是通过MaxCompute Studio可以可视化查看项目想的所有job并分析运行情况。具体操作如下：查看某个项目下，过去24小时的所有job列表，并查看那些job耗时最

2017-11-14

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