Hadoop 2.0近期的几项进展

jopen 11年前

本文分别从HDFS和YARN两方面介绍Hadoop 2.0的最新进展。

至今Hadoop 2.0的稳定版本2.2.0已经发布3个月左右，在这三个月中，HDFS和YARN/MRv2均有重大进展，本文简要对其进行介绍。注意，本文介绍的这些功能和特性，有的正在开发中，有的已经开发完毕，将出现在即将发布的Hadoop 2.3/2.4版本中。

1. HDFS进展

（1）对异构存储媒介的支持

之前HDFS假设底层存储媒介是同构的，性能完全一样，比如全是HDD（Hard Disk Drive），但随着新型媒介的出现以及对应成本的下降，很多公司开始尝试使用新的存储媒介，比如SSD。基于此，HDFS也紧跟时代发展潮流，将支持异构存储媒介，即一个HDFS的各个存储节点上可以指定若干不同的存储媒介，比如HDD、SSD等，这样，用户可以根据应用特点将不同类型数据存储在不同媒介上，以满足性能需求。

相关参考资料：

设计文档：Centralized cache management

Hadoop jira链接：Centralized cache management in HDFS

（3）HDFS ACL

ACL是Access Control Lists的简称，对HDFS而言，可认为一个文件/目录访问控制列表，这个列表记录了哪些用户对该目录 /文件有哪些权限。目前HDFS的权限控制是与Unix/linux一致的，包括用户、用户组、其他用户组三类权限，这种方式有很大局限性，比如有一份保存在HDFS上的数据（ salesdata），只有sales部门的leader Bob可以修改，该部门其他成员可以阅读，但其他部门人则不可以阅读和修改，为完成这个权限安排，可对该文件进行以下权限设置：

-rw-r—– 1 bob sales 22K Nov 18 10:55 salesdata

随着部门架构的调整，希望另一个leader Mary也可以修改这份数据，该怎么办？如果希望另一个部门market的所有员工也可以阅读这份数据呢？仅通过现有的权限机制是不是很难表达出来。这主要是文件拥有者只能有一个，用户组也只能有一个等等造成的。

为了灵活解决以上问题，HDFS实现了ACL，了解MapReduce的用户应该对这个机制很清楚，因为MapReduce一直在用。在HDFS中，每个文件/目录可以对应一个ACL，描述哪些用户对他们有什么权限。

设计文档：HDFS ACLs Design

Hadoop jira链接：Implementation of ACLs in HDFS

（4）Rolling upgrade changes

目前HDFS已经完成了HA主备热切换和版本兼容（通过引入Protocol Buffers）的设计，但对不停机NameNode升级和热切换的支持仍待加强。

设计文档：HDFS Rolling Upgrades High Level Design

Hadoop jira链接：Umbrella jira for improved HDFS rolling upgrades

2. YARN/MRv2进展

（1）Application History Server

目前在YARN中，只有MapReduce应用程序拥有JobHistoryServer，借助它，用户可以直接在界面或者通过命令查看应用程序的日志，但对于其他程序，比如Spark等，则没有这样的History Server，用户必须登录到对应节点上才能查看各个Container/Task的日志，非常不方便。Application History Server的出现将解决这一问题，有了它，任何应用程序的日志可以直接在WEB界面或者通过命令行查看。

设计文档：YARN–321 : The Generic Application History Service

Hadoop jira链接：Generic application history service

（2）对long-running application的支持

YARN在产生之初是源于MapReduce这类短应用程序，但随着YARN的发展，尤其是它逐步变为了一个通用的资源管理系统后，对长应用程序的支持也迫在眉睫，长应用程序是指短时间内不会停止运行的任务，一般是一些服务，比如Http Server等，在即将发布的Hadoop 2.3/2.4版本中，也有对长应用程序轻量级的支持，但还不完善。

Hadoop jira链接：Roll up for long-lived services in YARN

（3）RM单点故障问题

在Hadoop 2.2.0中，ResourceManager存在单点故障，一旦ResourceManager挂了之后，整个集群不可用。为了解决这个问题，社区提出了以Zookeeper为核心的RM HA方案，沿用了HDFS HA的基本架构，我已经在 “Hadoop YARN单点故障解决方案（HA）介绍”、“Hadoop 2.0中单点故障解决方案总结”等文章中进行了介绍。

设计文档：YARN ResourceManager Automatic Failover

Hadoop jira链接：ResourceManager (RM) High-Availability (HA)

3. 总结

Hadoop 2.0发展非常迅猛，相比于1.0经历了7年左右才发布稳定版，Hadoop 2.0仅用了2年，这完全得力于众多的代码贡献者和良好的社区氛围，随着Hadoop的日趋完善和使用者增多，Hadoop在大数据和云计算时代，必将发挥越来越大的作用。

来自：董的博客

Hadoop 2.0近期的几项进展

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