Hadoop不同版本的区别

免费springboot,vue,springcloudalibaba视频,有兴趣可以看看

html 复制代码
<!-- springboot,springboot整合redis,整合rocketmq视频: -->
https://www.bilibili.com/video/BV1nkmRYSErk/?vd_source=14d27ec13a4737c281b7c79463687112

<!-- springcloudalibaba,openfeign,nacos,gateway,sso视频:-->
https://www.bilibili.com/video/BV1cFDEYWEkY/?vd_source=14d27ec13a4737c281b7c79463687112

<!-- vue+springboot前后端分离视频:-->
https://www.bilibili.com/video/BV1JLSEYJETc/?vd_source=14d27ec13a4737c281b7c79463687112

<!-- shiro视频:-->
https://www.bilibili.com/video/BV1YVUmYJEPi/?vd_source=14d27ec13a4737c281b7c79463687112

Hadoop的不同版本之间存在一些显著的区别,以下是一些主要的版本差异:

Hadoop 1.x vs Hadoop 2.x

  1. YARN的引入:Hadoop 2.0引入了YARN(Yet Another Resource Negotiator),将Hadoop从以MapReduce为中心的平台转变为更加多功能的数据处理平台。
  2. 容错机制:Hadoop 1.x主要通过复制来处理容错,而Hadoop 2.x可以通过Erasure编码处理容错。
  3. 存储方案:Hadoop 1.x使用3X副本方案,而Hadoop 2.x支持HDFS中的擦除编码,存储开销从200%降低到50%。
  4. 时间线服务:Hadoop 2.x使用具有可伸缩性问题的旧时间轴服务,而Hadoop 3.x改进了时间线服务v2,提高了时间线服务的可扩展性和可靠性。

Hadoop 2.x vs Hadoop 3.x

  1. Java版本支持:Hadoop 2.x的最低Java支持版本是Java 7,而Hadoop 3.x的最低支持版本是Java 8。
  2. 数据平衡:Hadoop 2.x使用HDFS平衡器进行数据平衡,而Hadoop 3.x使用Intra-data节点平衡器。
  3. 文件系统支持:Hadoop 3.x扩展了对更多文件系统的支持,包括Microsoft Azure Data Lake文件系统。
  4. Datanode资源:在Hadoop 3.x中,Datanode资源可以用于其他应用程序,类似于Hadoop 2.x。
  5. MapReduce API兼容性:Hadoop 3.x保持了与Hadoop 1.x程序兼容的MR API,以便在Hadoop 3.x上执行。
  6. 支持操作系统:Hadoop 3.x进一步支持了Microsoft Windows。
  7. 单点故障(SPOF):Hadoop 3.x具有SPOF的功能,Namenode失败后可以自动恢复,无需人工干预。
  8. HDFS联盟:Hadoop 3.x支持多个NameNode用于多个Namespace,提高了系统的可扩展性。
  9. YARN Timeline Service:Hadoop 3.x提供了新版本的YARN Timeline Service,提供了更加灵活和高效的应用程序历史记录和监控功能。
  10. Hadoop Common包的升级:Hadoop 3.x中升级了Hadoop Common包,包括一些新的功能和改进,以提高系统的性能和可靠性。
  11. 流式数据处理改进:Hadoop 3.x中对流式数据处理功能进行了改进,包括对Apache Kafka和Apache Storm等流处理框架的更好支持。
  12. 支持更多的硬件和操作系统平台:Hadoop 3.x扩展了对更多硬件和操作系统平台的支持。
  13. Shell脚本重构:Hadoop Shell脚本已被重写,以修复许多长期存在的错误并包括一些新功能。
  14. MapReduce任务本地优化:MapReduce增加了对map输出收集器的本地执行的支持,对于shuffle密集型工作,这可以使性能提高30%或更多。
  15. 支持多个NameNode:Hadoop 3.x支持两个以上的NameNode,提高了群集的容错能力。
  16. 默认服务端口变更:Hadoop 3.x中多个服务的默认端口已被更改,减少了与其他应用程序的端口冲突问题。
  17. DataNode内部负载均衡:Hadoop 3.x在DataNode内部添加了负载均衡功能,以优化数据存储和访问性能。
  18. 支持文件系统连接器:Hadoop 3.x提供了对多种文件系统的连接器支持,增强了Hadoop与外部存储系统的集成能力。

Hadoop 3.3.x vs Hadoop 3.4.0

  1. DistCp内存使用优化:Hadoop 3.4.0中添加了-useiterator选项,使用listStatusIterator构建列表,减少客户端构建列表时的内存使用。
  2. URI缓存:DFS客户端在创建socket地址时可以使用URI缓存,减少URI对象创建的频率。
  3. 自动密钥库重新加载:增加了自动重新加载密钥库的功能。
  4. Quota初始化线程增加:NameNode启动过程中的默认Quota初始化线程数量从4增加到12。
  5. 默认字符集替换为UTF-8:所有默认字符集使用已被替换为UTF-8。

这些是Hadoop不同版本之间的主要区别,每个新版本都在性能、可靠性、兼容性和易用性方面进行了改进和增强。

相关推荐
YangYang9YangYan22 分钟前
2026高职大数据与会计专业学数据分析的技术价值分析
大数据·数据挖掘·数据分析
AI智能探索者6 小时前
揭秘大数据领域特征工程的核心要点
大数据·ai
做cv的小昊6 小时前
【TJU】信息检索与分析课程笔记和练习(8)(9)发现系统和全文获取、专利与知识产权基本知识
大数据·笔记·学习·全文检索·信息检索
AC赳赳老秦7 小时前
DeepSeek 私有化部署避坑指南:敏感数据本地化处理与合规性检测详解
大数据·开发语言·数据库·人工智能·自动化·php·deepseek
C7211BA8 小时前
通义灵码和Qoder的差异
大数据·人工智能
三不原则8 小时前
银行 AIOps 实践拆解:金融级故障自愈体系如何搭建
大数据·运维
大厂技术总监下海10 小时前
数据湖加速、实时数仓、统一查询层:Apache Doris 如何成为现代数据架构的“高性能中枢”?
大数据·数据库·算法·apache
新诺韦尔API13 小时前
手机三要素验证不通过的原因?
大数据·智能手机·api
成长之路51413 小时前
【数据集】分地市全社会用电量统计数据(2004-2022年)
大数据
InfiSight智睿视界13 小时前
门店智能体技术如何破解美容美发连锁的“标准执行困境”
大数据·运维·人工智能