hadoop大事件

大事件：

 Hadoop新一代(2.x)计算平台YARN

　　一代hadoop存在的问题：

　　　　1.Jobtracker单点，容易导致崩溃，节点较多时造成性能瓶颈

　　　　2.作业分配基于槽位（slot），分配粒度太粗

　　　　3.Jobtracker和Tasktracker多次来回斱能启动作业，导致小作业不能及时完成

           4.计算框架单一，Map-Reduce擅长日志分析，但即有大量的机器学习算法需要反复循环迭代，还有像图计算，可能涉及数据不多，但即要在内存产生大量中间数据和超大计算量，这些都不适合使用M-R框架，但Hadoop 1.x即无法支持流式数据库，基于内存的计算这些框架

       新一代(2.x)引入平台YARN：

           1. Yet Another Resource Negotiator

  

           2. Hadoop 0.23开始引入

           3.  学习Mesos

           4. 弹性平台，可以同时支持Map-Reduce，Storm(流式数据处理，是先算后存，而mapreduece是先存后算即离线处理)，Spark(基于内存)，MPI(Message Passing Interface,是一个并行函数库标准，是应用程序对消息传递的需求，MPICH2是MPI的开源实现)等多种流行计算模型

 新一代快速计算平台Spark及其生态圈

 Mahout告别Map-Reduce

2014.4.25 告别了mapreduce,走向了spark
 阿里巳巳抛弃于梯（Hadoop集群）