Hadoop3.x新特性

Hadoop3.x概述

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。

创新互联云计算的互联网服务提供商,拥有超过13年的服务器租用、服务器机柜租用、云服务器、网站空间、网站系统开发经验，已先后获得国家工业和信息化部颁发的互联网数据中心业务许可证。专业提供云主机、网站空间、主机域名、VPS主机、云服务器、香港云服务器、免备案服务器等。

Hadoop 3.x中引入了一些重要的功能和优化，包括HDFS 可擦除编码、多Namenode支持、MR Native Task优化、YARN基于cgroup的内存和磁盘IO隔离、YARN container resizing等。

Hadoop3.x官方文档地址如下：

http://hadoop.apache.org/docs/r3.0.1/

Hadoop3.x新特性之Common改进

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）
Shell脚本重构。 Hadoop 3.0对Hadoop的管理脚本进行了重构，修复了大量bug，增加了新特性，支持动态命令等。使用方式上则和之前版本的一致。（https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-9902）

Hadoop3.x新特性之HDFS改进

Hadoop3.x中最大改变的是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）
多NameNode支持，即支持一个集群中，一个active、多个standby namenode部署方式。注：多ResourceManager特性在hadoop 2.0中已经支持。（https://issues.apache.org/jira/browse/HDFS-6440）

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

Hadoop3.x新特性之YARN改进

基于cgroup的内存隔离和IO Disk隔离（https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-2619）
用curator实现RM leader选举（https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-4438）
containerresizing（https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-1197）
Timelineserver next generation （https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-2928）

官方文档地址：

http://hadoop.apache.org/docs/r3.0.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/TimelineServiceV2.html

Hadoop3.x新特性之MapReduce改进

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）
MapReduce内存参数自动推断。在Hadoop 2.0中，为MapReduce作业设置内存参数非常繁琐，涉及到两个参数：mapreduce.{map,reduce}.memory.mb和mapreduce.{map,reduce}.java.opts，一旦设置不合理，则会使得内存资源浪费严重，比如将前者设置为4096MB，但后者却是“-Xmx2g”，则剩余2g实际上无法让java heap使用到。（https://issues.apache.org/jira/browse/MAPREDUCE-5785）

Hadoop3.x新特性之其他

添加新的 hadoop-client-api 和 hadoop-client-runtime 组件到一个单独的jar包里，以此解决依赖不兼容的问题。（https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-11804）
支持微软的Azure分布式文件系统和阿里的aliyun分布式文件系统

网页题目：Hadoop3.x新特性
浏览地址：http://6mz.cn/article/jgiipe.html

网站建设知识