Hadoop 2.0 比 Hadoop 1.0 增加的内容：全面升级与优化

Hadoop作为大数据处理的开源框架，自从其1.0版本发布以来，已经在全球范围内广泛应用于数据存储、处理和分析。然而，随着数据量的爆炸式增长和计算需求的不断提升，Hadoop 1.0逐渐显露出其局限性。因此，Hadoop 2.0应运而生，带来了许多关键的改进和新功能。

1. YARN（Yet Another Resource Negotiator）

Hadoop 2.0最显著的改进之一就是引入了YARN。在Hadoop 1.0中，资源管理和作业调度都由JobTracker完成，这导致了单点故障和扩展性问题。YARN将资源管理和作业调度分离，引入ResourceManager和NodeManager，极大地提高了系统的可扩展性和稳定性。

ResourceManager：负责整个集群的资源管理和调度。
NodeManager：管理每个节点上的资源和任务。

2. HDFS Federation

HDFS（Hadoop Distributed File System）在Hadoop 2.0中也得到了显著的改进。HDFS Federation允许多个NameNode同时运行，每个NameNode管理自己的命名空间和数据块池，解决了单一NameNode的性能瓶颈和扩展性问题。

3. NameNode高可用性（HA）

Hadoop 2.0引入了NameNode的高可用性机制，通过Active/Standby模式，确保在主NameNode故障时，备用NameNode可以无缝接管，避免数据丢失和服务中断。

4. 数据本地化优化

Hadoop 2.0通过优化数据本地化策略，减少了数据传输的网络开销，提高了数据处理的效率。特别是在大规模数据处理中，这种优化尤为重要。

5. 支持更多数据格式和压缩

Hadoop 2.0增加了对更多数据格式的支持，如Parquet、ORC等，同时也支持更多的压缩算法，如Snappy、LZO等，提高了数据存储和传输的效率。

6. 安全性增强

Hadoop 2.0在安全性方面也有了显著提升，引入了Kerberos认证、HDFS加密、数据访问控制等功能，确保数据在传输和存储过程中的安全性。

应用实例

金融行业：利用Hadoop 2.0进行大规模数据分析，帮助银行进行风险评估、欺诈检测等。
电信行业：处理海量用户数据，进行用户行为分析、网络优化等。
医疗健康：分析患者数据，进行疾病预测、药物研究等。
电子商务：处理用户购物行为数据，优化推荐系统、个性化营销等。

总结

Hadoop 2.0相较于Hadoop 1.0，不仅在架构上进行了重构，还在功能上进行了全面升级。通过引入YARN、HDFS Federation、NameNode高可用性等技术，Hadoop 2.0解决了许多Hadoop 1.0的痛点，提供了更高的性能、更好的扩展性和更强的安全性。这些改进使得Hadoop在处理大数据时更加高效和可靠，适用于更多行业和应用场景。随着大数据技术的不断发展，Hadoop 2.0及其后续版本将继续引领大数据处理的潮流。