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Hadoop、MapReduce、YARN和Spark的区别与联系
 11   0   0  2019-09-23 08:50:32

(1) Hadoop 1.0

第一代Hadoop,由分布式存储系统HDFS和分布式计算框架MapReduce组成,其中,HDFS由一个NameNode和多个DataNode组成,MapReduce由一个JobTracker和多个TaskTracker组成,对应Hadoop版本为Hadoop 1.x和0.21.X,0.22.x。

(2) Hadoop 2.0

第二代Hadoop,为克服Hadoop 1.0中HDFS和MapReduce存在的各种问题而提出的。针对Hadoop 1.0中的单NameNode制约HDFS的扩展性问题,提出了HDFS Federation,它让多个NameNode分管不同的目录进而实现访问隔离和横向扩展;针对Hadoop 1.0中的MapReduce在扩展性和多框架支持方面的不足,提出了全新的资源管理框架YARN(Yet Another Resource Negotiator),它将JobTracker中的资源管理和作业控制功能分开,分别由组件ResourceManager和ApplicationMaster实现,其中,ResourceManager负责所有应用程序的资源分配,而ApplicationMaster仅负责管理一个应用程序。对应Hadoop版本为Hadoop 0.23.x和2.x。

(3) MapReduce 1.0或者MRv1(MapReduceversion 1)

第一代MapReduce计算框架,它由两部分组成:编程模型(programming model)和运行时环境(runtime environment)。它的基本编程模型是将问题抽象成Map和Reduce两个阶段,其中Map阶段将输入数据解析成key/value,迭代调用map()函数处理后,再以key/value的形式输出到本地目录,而Reduce阶段则将key相同的value进行规约处理,并将最终结果写到HDFS上。它的运行时环境由两类服务组成:JobTracker和TaskTracker,其中,JobTracker负责资源管理和所有作业的控制,而TaskTracker负责接收来自JobTracker的命令并执行它。

(4)MapReduce 2.0或者MRv2(MapReduce version 2)或者NextGen MapReduc

MapReduce 2.0或者MRv2具有与MRv1相同的编程模型,唯一不同的是运行时环境。MRv2是在MRv1基础上经加工之后,运行于资源管理框架YARN之上的MRv1,它不再由JobTracker和TaskTracker组成,而是变为一个作业控制进程ApplicationMaster,且ApplicationMaster仅负责一个作业的管理,至于资源的管理,则由YARN完成。

简而言之,MRv1是一个独立的离线计算框架,而MRv2则是运行于YARN之上的MRv1。

(5)Hadoop-MapReduce(一个离线计算框架)

Hadoop是google分布式计算框架MapReduce与分布式存储系统GFS的开源实现,由分布式计算框架MapReduce和分布式存储系统HDFS(Hadoop Distributed File System)组成,具有高容错性,高扩展性和编程接口简单等特点,现已被大部分互联网公司采用。

(6)Hadoop-YARN(Hadoop 2.0的一个分支,实际上是一个资源管理系统)

YARN是Hadoop的一个子项目(与MapReduce并列),它实际上是一个资源统一管理系统,可以在上面运行各种计算框架(包括MapReduce、Spark、Storm、MPI等)。

当前Hadoop版本比较混乱,让很多用户不知所措。实际上,当前Hadoop只有两个版本:Hadoop 1.0和Hadoop 2.0,其中,Hadoop 1.0由一个分布式文件系统HDFS和一个离线计算框架MapReduce组成,而Hadoop 2.0则包含一个支持NameNode横向扩展的HDFS,一个资源管理系统YARN和一个运行在YARN上的离线计算框架MapReduce。相比于Hadoop 1.0,Hadoop 2.0功能更加强大,且具有更好的扩展性、性能,并支持多种计算框架。

Borg/YARN/Mesos/Torca/Corona一类系统可以为公司构建一个内部的生态系统,所有应用程序和服务可以“和平而友好”地运行在该生态系统上。有了这类系统之后,你不必忧愁使用Hadoop的哪个版本,是Hadoop 0.2还是 Hadoop 1.0,你也不必为选择何种计算模型而苦恼,因此各种软件版本,各种计算模型可以一起运行在一台“超级计算机”上了。

从开源角度看,YARN的提出,从一定程度上弱化了多计算框架的优劣之争。YARN是在Hadoop MapReduce基础上演化而来的,在MapReduce时代,很多人批评MapReduce不适合迭代计算和流失计算,于是出现了Spark和Storm等计算框架,而这些系统的开发者则在自己的网站上或者论文里与MapReduce对比,鼓吹自己的系统多么先进高效,而出现了YARN之后,则形势变得明朗:MapReduce只是运行在YARN之上的一类应用程序抽象,Spark和Storm本质上也是,他们只是针对不同类型的应用开发的,没有优劣之别,各有所长,合并共处,而且,今后所有计算框架的开发,不出意外的话,也应是在YARN之上。这样,一个以YARN为底层资源管理平台,多种计算框架运行于其上的生态系统诞生了。

目前spark是一个非常流行的内存计算(或者迭代式计算,DAG计算)框架,在MapReduce因效率低下而被广为诟病的今天,spark的出现不禁让大家眼前一亮。

从架构和应用角度上看,spark是一个仅包含计算逻辑的开发库(尽管它提供个独立运行的master/slave服务,但考虑到稳定后以及与其他类型作业的继承性,通常不会被采用),而不包含任何资源管理和调度相关的实现,这使得spark可以灵活运行在目前比较主流的资源管理系统上,典型的代表是mesos和yarn,我们称之为“spark on mesos”和“spark on yarn”。将spark运行在资源管理系统上将带来非常多的收益,包括:与其他计算框架共享集群资源;资源按需分配,进而提高集群资源利用率等。

FrameWork On YARN

运行在YARN上的框架,包括MapReduce-On-YARN, Spark-On-YARN, Storm-On-YARN和Tez-On-YARN。

  • (1)MapReduce-On-YARN:YARN上的离线计算;

  • (2)Spark-On-YARN:YARN上的内存计算;

  • (3)Storm-On-YARN:YARN上的实时/流式计算;

  • (4)Tez-On-YARN:YARN上的DAG计算

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