Hadoop 2.x 与 Hadoop 3.x 之间的差异

Hadoop 2.x 是 Apache Hadoop 的一个主要版本，它发布于 2013 年。而 Hadoop 3.x 则是 Hadoop 的下一个主要版本，于 2017 年发布。本文将探讨这两个版本之间的差异。

前言

Hadoop 是一个用于处理大数据的开源软件框架。它由两个主要组件组成：分布式文件系统 HDFS 和分布式计算系统 MapReduce。Hadoop 2.x 的主要改进是将 MapReduce 和 YARN（Yet Another Resource Negotiator）分离开来，使得 Hadoop 更加灵活。YARN 是一个资源管理器，它允许非 MapReduce 的应用程序在 Hadoop 上运行。Hadoop 3.x 主要改进是将 HDFS 和 YARN 进一步改进，以支持更广泛的应用程序和更大的数据集。

Hadoop 2.x 和 Hadoop 3.x 的差异

下面是 Hadoop 2.x 和 Hadoop 3.x 之间的主要差异：

1. Java 版本：Hadoop 2.x 需要运行在 Java 7 上，而 Hadoop 3.x 则需要 Java 8 或更高版本。

2. HDFS Erasure Coding：Hadoop 3.x 引入了 HDFS Erasure Coding。Erasure Coding 是一种在某些情况下，将数据切分并重建以提高存储效率的技术。使用 Erasure Coding，HDFS 可以获得与副本数相同的数据可靠性，但仅使用 50% 的用于存储数据的空间。

3. 容器化：Hadoop 2.x 支持 Docker 容器化。但是，Hadoop 3.x 采用了更全面的容器化方法，以支持 Kubernetes、Docker 和其他容器解决方案。

4. Hadoop 3.x 能够支持 GPU：Hadoop 3.x 支持 Apache Hadoop Native Container （C++）和Apache Hadoop GPU Pipeline编程模型。 GPU加速能大幅提高Hadoop的性能。

5. Hadoop 3.x 引入了一些改进的功能：如支持磁盘和内存的直接存储访问，将原有的 YARN 容器监视器（Cgroups）替换为硬件资源监视器（RDT）等。

总结

Hadoop 2.x 和 Hadoop 3.x 之间的差异主要是 Hadoop 3.x 引入了更多的功能，如 HDFS Erasure Coding、容器化和 GPU 支持等。此外，Hadoop 3.x 还优化了性能，使其更适用于大规模的大数据处理。