简介：GFS的C++开源版本，Kosmos distributed file system (KFS)是一个专门为数据密集型应用（搜索引擎，数据挖掘等）而设计的存储系统，类似于Google的GFS和Hadoop的HDFS分布式文件系统。 KFS使用C++实现，支持的客户端包括C++，Java和Python。KFS系统由三部分组成，分别是metaserver、chunkserver和client library。

官网：http://code.google.com/p/kosmosfs/

五、HDFS

简介：Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项目的基础架构而开发的。HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。

官网：http://hadoop.apache.org/

资源管理

一、Twitter?Mesos

开发者：Twitter研发人员John Oskasson

简介：Apache Mesos是由加州大学伯克利分校的AMPLab首先开发的一款开源群集管理软件，支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等架构，由于其开源性质越来越受到一些大型云计算公司的青睐，例如Twitter、Facebook等。

参考文章：Mesos渐入主流,Twitter模式有望“无限复制”-CSDN.NET

官网：http://mesos.apache.org/

二、Hadoop Yarn

Hadoop 新 MapReduce 框架 Yarn。为从根本上解决旧 MapReduce 框架的性能瓶颈，促进 Hadoop 框架的更长远发展，从 0.23.0 版本开始，Hadoop 的 MapReduce 框架完全重构，发生了根本的变化。新的 Hadoop MapReduce 框架命名为 MapReduceV2 或者叫 Yarn，其架构图如下图所示：

Yarn 框架相对于老的 MapReduce 框架什么优势呢？我们可以看到：

1、这个设计大大减小了 JobTracker（也就是现在的 ResourceManager）的资源消耗，并且让监测每一个 Job 子任务 (tasks) 状态的程序分布式化了，更安全、更优美。

2、在新的 Yarn 中，ApplicationMaster 是一个可变更的部分，用户可以对不同的编程模型写自己的 AppMst，让更多类型的编程模型能够跑在 Hadoop 集群中，可以参考 hadoop Yarn 官方配置模板中的 mapred-site.xml 配置。

3、对于资源的表示以内存为单位 ( 在目前版本的 Yarn 中，没有考虑 cpu 的占用 )，比之前以剩余 slot 数目更合理。

4、老的框架中，JobTracker 一个很大的负担就是监控 job 下的 tasks 的运行状况，现在，这个部分就扔给 ApplicationMaster 做了，而 ResourceManager 中有一个模块叫做 ApplicationsMasters( 注意不是 ApplicationMaster)，它是监测 ApplicationMaster 的行状况，如果出问题，会将其在其他机器上重启。

5、Container 是 Yarn 为了将来作资源隔离而提出的一个框架。这一点应该借鉴了 Mesos 的工作，目前是一个框架，仅仅提供 java 虚拟机内存的隔离,hadoop 团队的设计思路应该后续能支持更多的资源调度和控制,既然资源表示成内存量，那就没有了之前的 map slot/reduce slot 分开造成集群资源闲置的尴尬情况。

官网：http://hadoop.apache.org/

（编辑：核心网）

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