Hadoop 2.x 与 Hadoop 3.x 之间的差异

Hadoop是一个开源的大数据处理框架，用于对大规模数据集进行分布式存储和处理。Hadoop的早期版本是2.x系列，而最新版本是3.x系列。本文将介绍Hadoop 2.x与Hadoop 3.x之间的主要差异。

1. YARN的改进

Hadoop 3.x对YARN（Yet Another Resource Negotiator）进行了重要的改进和优化，YARN是Hadoop的资源管理器。以下是Hadoop 3.x中的一些YARN改进：

• YARN的容量调度器改进： Hadoop 3.x引入了全新的容量调度器(Capacity Scheduler)。新的容量调度器提供更好的资源管理和调度机制，支持更复杂的队列和资源规则配置。

• 容器的动态资源分配： Hadoop 3.x支持为容器分配动态资源，这意味着根据应用程序的需求，可以在运行时改变容器的资源分配，以更好地满足不同应用的需求。

• 任务优先级和资源分配： Hadoop 3.x引入了任务优先级和资源分配的概念，可以根据任务的优先级为其分配不同的资源。

2. HDFS的改进

Hadoop 3.x还对HDFS（Hadoop分布式文件系统）进行了一些重要的改进和增强：

• EC（Erasure Coding）编码： Hadoop 3.x引入了EC编码来替代传统的数据复制机制。EC编码提供了更高的容错性和存储效率，这意味着在相同的冗余度下，需要的磁盘空间更少，从而减少了存储成本。

• 命名空间的持久化： Hadoop 3.x支持将命名空间（例如文件和目录结构）持久化到存储介质中，这样即使在集群重新启动时，也可以快速地恢复命名空间的状态。

• 存储层次结构： Hadoop 3.x引入了存储层次结构来提高大型集群的性能和可伸缩性。存储层次结构支持数据热点检测和迁移，以及不同存储介质的管理。

3. 性能和可靠性的改进

Hadoop 3.x通过多项改进来提高性能和可靠性：

• 内存管理： Hadoop 3.x优化了内存管理，改进了内存分配和使用策略，从而减少了内存开销并提高了任务的执行效率。

• 作业提交性能： Hadoop 3.x改进了作业提交的过程，在作业提交时减少了网络通信和序列化的开销，从而提高了作业的提交性能。

• 故障容错： Hadoop 3.x引入了一些故障容错机制，例如重启失败的任务、节点自动恢复和容错性能指标的监控等，提高了集群的可靠性和稳定性。

4. 其他改进

除了上述主要改进之外，Hadoop 3.x还带来了其他一些改进，例如：

• 新的CLI工具： Hadoop 3.x引入了一些全新的命令行界面（CLI）工具，用于管理和监控Hadoop集群，提供更方便的集群配置和管理方式。

• 容器化支持： Hadoop 3.x增强了对容器化环境的支持，例如Docker和Kubernetes。这使得将Hadoop集成到容器化基础架构中变得更加容易。

• 安全性增强： Hadoop 3.x对安全性进行了一些增强，例如引入了基于TOKEN的身份验证机制和加强了对网络通信的加密。

这些是Hadoop 2.x与Hadoop 3.x之间的一些主要差异。升级到Hadoop 3.x版本将带来更好的性能、可靠性和可扩展性，以及更强大的资源管理和存储特性。在升级之前，请确保根据自身需求和系统环境进行适当的规划和测试。