Apache Hadoop 2.2.0MapReduce1.x向2.x迁徙

在hadoop的2.x中我们引入了一个资源管理器，一个分布式应用的管理框架，同时MRv2仍然是一个纯净的分布式计算框架。

总的来讲，以前的MR应用(MRv1)仍然支持不需要做任何修改。因此MRv2仍然大部分支持MRv1的应用，不过仍然需要代码改进和重构，一些api将被不推荐使用。

余下部分将会讨论MRv2的向后兼容能力。

二进制兼容

首先基于旧mapred api的二进制程序兼容意思是说这些应用程序是基于MRv1的api编译构建的，那么他们不需要做任何修改就可以在MRv2上运行。仅仅需要指明hadoop2.x的配置文件。

源文件兼容

我们不能确定基于mapreduce构建的二进制文件是否能兼容，毕竟这些api基于MRv1变化很大。不过我们可以肯定的是基于mapreduce从新构建二进制文件是兼容的，换句话说用户可以基于mapreduce重新构建他们的二进制文件，一个需要注意的不兼容地方是Counter 和CounterGroup。

不支持

MRAdmin在MRv2中已经被删除。因为mradmin 命令已经不存在了。他被rmadmin替换掉了，我们不支持二进制直接使用了此类。

MRv1用户和MRv2早期用户权衡

不幸的是保持MRv1二进制兼容问题会导致MRv2早期用户(hadoop 0.23用户)二进制不兼容问题。对于mapred api我们选择兼容MRv1应用，因为他们的用户比较庞大。对于mapreduce api用户没有采用hadoop 0.23的应用我们仍然让他们兼容MRv1的应用，如下罗列的是MapReduce api不兼容hadoop 0.23：

Problematic FunctionIncompatibility Issueorg.apache.hadoop.util.ProgramDriver#driveReturn type changes from void to intorg.apache.hadoop.mapred.jobcontrol.Job#getMapredJobIDReturn type changes from String to JobIDorg.apache.hadoop.mapred.TaskReport#getTaskIdReturn type changes from String to TaskIDorg.apache.hadoop.mapred.ClusterStatus#UNINITIALIZED_MEMORY_VALUEData type changes from long to intorg.apache.hadoop.mapreduce.filecache.DistributedCache#getArchiveTimestampsReturn type changes from long[] to String[]org.apache.hadoop.mapreduce.filecache.DistributedCache#getFileTimestampsReturn type changes from long[] to String[]org.apache.hadoop.mapreduce.Job#failTaskReturn type changes from void to booleanorg.apache.hadoop.mapreduce.Job#killTaskReturn type changes from void to booleanorg.apache.hadoop.mapreduce.Job#getTaskCompletionEventsReturn type changes from o.a.h.mapred.TaskCompletionEvent[] too.a.h.mapreduce.TaskCompletionEvent[]

蓄意

用户在YARN上运行 hadoop-examples-1.x.x.jar，需要注意的是hadoop -jar hadoop-examples-1.x.x.jar仍然采用的是hadoop-mapreduce-examples-2.x.x.jar，他跟其他MRv2安装在一起。默认hadoop的jar优先于用户的jar加载也就是说2.x.x的会优先执行。用户需要在所有的hadoop节点上移除hadoop-mapreduce-examples-2.x.x.jar 。用户需要设置 HADOOP_USER_CLASSPATH_FIRST=true and HADOOP_CLASSPATH=...:hadoop-examples-1.x.x.jar去执行他们想执行的例子，同时需要在mapred-site.xml配置文件中加入如下信息以便YARN加载此jar：

<property><name>mapreduce.job.user.classpath.first</name><value>true</value></property

参考：http://www.myexception.cn/apache/1484748.html