近年来，随着大数据技术的迅速发展，Hadoop作为一个开源的分布式系统框架，被广泛应用于数据处理和分析的领域。Hadoop经历了从1.0版本到2.0版本的更新，这两个版本在架构和特性上有很大的不同。本文将介绍Hadoop 1.0和Hadoop 2.0的区别，并通过代码示例来展示它们之间的差异。

**Hadoop 1.0和Hadoop 2.0的主要区别**

| 特性 | Hadoop 1.0 | Hadoop 2.0 |
| ---------------- | -------------------------------------- | -------------------------------------- |
| 资源管理器 | JobTracker和TaskTracker | ResourceManager和NodeManager |
| 运行框架 | MapReduce | MapReduce和YARN |
| 高可用性 | 有限的高可用性 | 改进的高可用性 |
| 数据存储 | HDFS | HDFS |
| 程序接口 | 使用Java API | 支持其他编程语言，如Python |
| 兼容性 | 不兼容新特性 | 向前兼容性较好 |

**Hadoop 1.0和Hadoop 2.0的区别**

1. **资源管理器的变化**

在Hadoop 1.0中，资源管理是由JobTracker和TaskTracker负责的。而在Hadoop 2.0中，引入了YARN（Yet Another Resource Negotiator）框架，将资源管理和作业调度分开。ResourceManager负责资源管理，NodeManager负责节点资源的监控和管理。

```java
// Hadoop 1.0资源管理器
JobConf conf = new JobConf(JobSubmitter.class);
conf.setJobName("MyJob");

// Hadoop 2.0资源管理器
Configuration conf = new Configuration();
YarnConfiguration yarnConf = new YarnConfiguration(conf);
```

2. **运行框架的改变**

在Hadoop 1.0中，MapReduce是唯一的运行框架。而在Hadoop 2.0中，引入了YARN作为通用的资源管理框架，支持多种运行框架，包括MapReduce、Spark等。

```java
// Hadoop 1.0运行框架
Job job = new Job(conf);

// Hadoop 2.0支持多种运行框架
SparkConf sparkConf = new SparkConf();
```

3. **高可用性的改进**

Hadoop 1.0中的高可用性有限，而Hadoop 2.0对高可用性进行了改进，引入了Active-Standby架构以提高系统的可靠性。

```java
// Hadoop 1.0高可用性
// 需要自行实现故障转移

// Hadoop 2.0高可用性
// 自带高可用性方案，提高系统的可靠性
```

4. **程序接口的变化**

Hadoop 1.0主要支持Java API，而Hadoop 2.0支持更多的编程语言接口，如Python、Scala等，提供多样化的选择。

```java
// Hadoop 1.0 Java API
Job job = new Job(conf);

// Hadoop 2.0 Python API
PySparkConf pyConf = new PySparkConf();
```

综上所述，Hadoop 1.0和Hadoop 2.0在架构和功能上有较大的区别，Hadoop 2.0相较于1.0版本更加灵活和高效。对于初学者来说，建议直接使用Hadoop 2.0，以便更好地适应当前的大数据处理需求。

希望本文能帮助小白了解Hadoop 1.0和Hadoop 2.0的区别，进一步学习和掌握大数据技术。如果有其他问题，欢迎随时向我提问。祝学习顺利！