答:(1)Hadoop 2.x版本是基于JDK 1.7进行编译的,而Hadoop 3.x所有的Hadoop JARs都是针对JDK 1.8编译的。 (2)HDFS 3.x很多改进采用了EC技术,且支持数据的擦除编码 (3)Hadoop 3.x引入了YARN Timeline Service(YARN时间轴服务)v.2,创建v.2是为了应对v.1的两个主要挑战:提高时间轴服务的可伸缩性和可靠性、...
Hadoop 3.x - 支持HDFS中的擦除编码。 6)存储开销 Hadoop 2.x - HDFS在存储空间中有200%的开销。 Hadoop 3.x - 存储开销仅为50%。 7)存储开销示例 Hadoop 2.x - 如果有6个块,那么由于副本方案(Scheme),将有18个块占用空间。 Hadoop 3.x - 如果有6个块,那么空间9个块,中6块空间,3块用于奇偶校验。
标准编码(比如Reed-Solomon(10,4))会有1.4 倍的空间开销;然而HDFS副本则会有3倍的空间开销。 因为纠删码额外开销主要是在重建和执行远程读,它传统用于存储冷数据,即不经常访问的数据。当部署这个新特性时用户应该考虑纠删码的网络和CPU 开销。 7|0MapReduce优化 Hadoop3.x中的MapReduce添加了Map输出collector的...
性能优化:Hadoop 3.x在内部执行和资源管理方面进行了多项优化,提高了整体性能和可靠性。 新的API和功能:引入了新的API和功能,以支持更先进的数据处理和分析技术。 总之,Hadoop 3.x的升级旨在提供更高效、更可靠、更易用的大数据处理平台,以适应不断增长的数据处理需求和不断发展的技术环境。
Hadoop 3.x是Hadoop的最新版本,引入了一些进一步的改进和新功能。其中最重要的改变是对HDFS的改进和优化。Hadoop 3.x引入了Erasure Coding(纠删码)等新的数据保护机制,可以在减少存储开销的同时保持数据的可靠性。 Hadoop 3.x的架构如下所示: 40%30%30%HDFSYARNMapReduce ...
好的,来谈谈Hadoop 1.x, 2.x, 和 3.x 这三个版本的区别。Hadoop 是一个开源框架,用于大规模存储和处理大量数据。 Hadoop 1.x 架构组成:主要由两个组件构成,Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce。 HDFS负责数据的存储。 MapReduce负责数据的处理。
目前,hadoop官网提供的最新版本是2021年1月9日发布的3.2.2版本。本文主要讨论1.x、2.x和3.x的主要区别。 1.hadoop 1.x (1)基本组件: hdfs:数据存储 mapreduce:分析计算和资源调度 common:辅助工具 (2)HDFS存储机制 (3)MapReduce工作机制: client,用来提交MapReduce作业。
# hadoop 2.x和hadoop 3.x的功能比较 这部分内容将让你知道22个hadoop2和hadoop3最大的区别,让我们来一个个讨论吧。 ## 1. 证书 - Hadoop 2.x - Apache 2.0,Open Source - Hadoop 3.x - Apache 2.0,Open Source ## 2. Java的最小支持版本 ...
在Hadoop1.x时代,Hadoop中的MapReduce同时处理业务逻辑运算和资源的调度,耦合性较大。在Hadoop2.x时代,增加了Yarn。Yarn只负责资源的调度,...