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Hadoop3.x中增强了很多特性,并且也改进了很多地方,是Hadoop2.x的升级(这不是废话吗)。需要注意的是,在Hadoop3.x中,不能再使用jdk1.7,而是需要升级到jdk1.8以上版本。这是因为Hadoop 2.0是基于JDK 1.7开发的,而JDK 1.7在2015年4月已停止更新,这直接迫使Hadoop社区基于JDK 1.8重新发布一个新的Hadoop版本,而这正是Hadoop3.x。Hadoop3.x以后将会调整方案架构,将Mapreduce 基于内存+io+磁盘,共同处理数据。
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Hadoop3.x官方文档地址如下:
http://hadoop.apache.org/docs/r3.0.1/
Hadoop Common改进:
精简Hadoop内核,包括剔除过期的API和实现,将默认组件实现替换成最高效的实现(比如将FileOutputCommitter缺省实现换为v2版本,废除hftp转由webhdfs替代,移除Hadoop子实现序列化库org.apache.hadoop.Records
lasspath isolation以防止不同版本jar包冲突,比如google Guava在混合使用Hadoop、HBase和Spark时,很容易产生冲突。(https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-11656)
Hadoop3.x中大改变的是HDFS,HDFS通过最近black块计算,根据最近计算原则,本地black块,加入到内存,先计算,通过IO,共享内存计算区域,最后快速形成计算结果。
HDFS支持数据的擦除编码,这使得HDFS在不降低可靠性的前提下,节省一半存储空间。(https://issues.apache.org/jira/browse/HDFS-7285)
关于这两个特性的官方文档地址:
http://hadoop.apache.org/docs/r3.0.1/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HDFSErasureCoding.html
http://hadoop.apache.org/docs/r3.0.1/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HDFSHighAvailabilityWithQJM.html
官方文档地址:
http://hadoop.apache.org/docs/r3.0.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/TimelineServiceV2.html
Tasknative优化。为MapReduce增加了C/C++的map output collector实现(包括Spill,Sort和IFile等),通过作业级别参数调整就可切换到该实现上。对于shuffle密集型应用,其性能可提高约30%。(https://issues.apache.org/jira/browse/MAPREDUCE-2841)
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