Apache Hadoop 2.0.3-alpha发布了，在这次版本更新中，主要增加了以下几个特性：
（1）引入一种新的HDFS HA解决方案QJM
之前NameNode HA已经有两种解决方案，分别是基于共享存储区的Backup Node方案和基于Bookeeper的方案，在该版本中引入另外一种方案：QJM（Quorum Journal Manager）。该方案（HDFS-3077）采用了quorum commit protocol，引入两个角色：QuorumJournalManager和JournalNode，QuourumJournalManager通过RPC将edits日志写入N个JournalNode，只要有大多数（大于N/2个）JournalNode成功写入则任务日志写入成功。
（2）YARN 多资源调度机制
在该版本中，YARN的资源调度器同时支持内存和CPU两种资源调度，采用的调度算法源自Mesos的DRF（Dominant Resource Fairness），对应论文为：“Dominant Resource Fairness: Fair Allocation of Multiple Resources Types”，具体可参考YARN-2和Apache Mesos调度机制。
YARN对内存资源和CPU资源采用了不同的资源隔离方案。对于内存资源，为了能够更灵活的控制内存使用量，YARN采用了进程监控的方案控制内存使用，即每个NodeManager会启动一个额外监控线程监控每个container内存资源使用量，一旦发现它超过约定的资源量，则会将其杀死。采用这种机制的另一个原因是Java中创建子进程采用了fork()+exec()的方案，子进程启动瞬间，它使用的内存量与父进程一致，从外面看来，一个进程使用内存量可能瞬间翻倍，然后又降下来，采用线程监控的方法可防止这种情况下导致swap操作。对于CPU资源，则采用了Cgroups进行资源隔离。具体可参考YARN-3。
（3）YARN ResourceManager重启机制
该版本引入了一个简单的ResourceManager重启机制，保证RM重启后，各个应用工程序可继续运行而不受影响。需要注意的是，这只是第一阶段的实现，还很不完整，比如不能向NameNode HA那样做到自动切换，不能恢复所有正在运行的Container，Application和ApplicationMaster而只是重新启动另外一个而已，具体可参考YARN-230。
（4）YARN稳定性和扩展性得到验证
Yahoo已使用YARN在超过3万个节点上运行了14 million个应用程序，具体可参考：Hadoop at Yahoo!: More Than Ever Before。
【参考资料】
Announcing Apache Hadoop 2.0.3 Release and Roadmap。
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作者：Dong，作者介绍：http://dongxicheng.org/about/
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