Hadoop 2：大数据演进中的一次大飞跃

新的Hadoop不仅能够进一步刺激为Hadoop编写应用程序，同时也将在Hadoop内创造全新的数据处理方法，这在此前的架构限制下是根本不可能实现的。总之，这是好东西。
　　一直以来是什么限制着Hadoop的发展?更重要的是，Hadoop的未来发展会是怎样?
　　对于Hadoop的各种批评主要围绕在其扩展限制，而这里最大的问题是其工作处理。Hadoop中的所有工作都是通过被称为JobTracker的守护程序进行批处理，这制造了一个可扩展性和处理速度的瓶颈。
　　而在Hadoop 2，这种JobTracker的方法已经消失。Hadoop使用了全新的工作处理框架，使用两个守护程序：ResourceManager—管理系统中的所有工作，以及NodeManager—在每个Hadoop节点上运行，并让ResourceManager知道节点上发生的情况。每个正在运行的应用程序也有自己的管理程序—ApplicationMaster。
　　MapReduce也与之前完全不同，Apache给了它一个全新的名称：YARN，或者Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协调者，新的MapReduce运行作为其很多可能的组件之一。事实上，Apache声称，任何分布式应用程序都可以在YARN上运行，虽然需要一些移植。为此，Apache提供了一份与YARN兼容的应用程序列表，例如社会图标分析系统Apache Giraph(Facebook在使用)。
　　Apache明智地决定不破坏向后兼容性，因此，MapReduce 2仍然将采用相同的API，现有的工作只需要重新编译就能正常工作。
　　YARN让Hadoop可以与其他Apache项目实现更多的跨平台兼容性，来处理大数据。如果你使用其中一个平台，那么使用其他平台就会变得更加容易。Hadoop的这种改进将帮助推动Apache的其他项目。
　　这里最大的改进就是，MapReduce本身成为通过Hadoop挖掘数据的很多方式的一种。Apache自己的Spark(移植到YARN的另一种方式)可能比MapReduce更适合某些类型的工作，Hadoop 2给了你更多选择，让你选择最合适的引擎。
　　两个大型供应商Cloudera和Hortonworks对于YARN的重要性有着共同的看法，虽然他们从完全不同的方向使用Hadoop。Cloudera的Impala允许对HDFS存储的数据运行低延迟性SQL查询，这使其非常适合实时分析;而Hortonworks选择使用Apache的原生Hive技术，该技术非常适合大数据仓库操作(例如有很多连接型操作的长时间运行的查询)
　　移植应用程序到YARN并不是简单的工作，Hadoop在这方面带来的回报将取决于YARN在新框架内的部署情况。Cloudera和Hortonworks都是Hadoop 2的坚实支持者，他们并没有转向其他技术或者坚持上一代技术，从这一点来看，Hadoop 2并不只是烟雾或者上一代的镜像。