Hadoop1.0帨，Job Tracker帪 帥 两帣帩帤

Hadoop 1.0 的确存在一些问题，其中 Job Tracker 是其中之一。Job Tracker 是一个单点故障，如果它挂掉了，整个集群就会受到影响。此外，Job Tracker 的性能也有限，随着集群规模的增大，它的性能瓶颈会变得更加明显。但是，Hadoop 1.0 也有它的优点，例如它的稳定性和成熟度比较高，适合用于一些稳定的大数据处理任务。而 Hadoop 2.x 版本则解决了 Job Tracker 的单点故障问题，采用了 YARN 架构，使得集群的可扩展性更高，同时也提升了 Hadoop 的性能。

相关问题

hadoop1.0和hadoop3.0

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。Hadoop 1.0和Hadoop 3.0是两个不同版本的Hadoop。

Hadoop 1.0是最初的版本，于2011年发布。它包含了HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce两个核心组件。Hadoop 1.0的主要特点是稳定性和可靠性，但它存在一些限制，例如不支持容器化、不支持多租户等。

Hadoop 3.0是2017年发布的最新版本，相比于Hadoop 1.0，它有了很多改进和升级。其中最重要的改变是引入了YARN（Yet Another Resource Negotiator），它可以让Hadoop支持更多的计算框架，例如Spark、Flink等。此外，Hadoop 3.0还支持容器化、多租户等功能。

Hadoop1.0和Hadoop2.0区别

Hadoop 1.0和Hadoop 2.0是两个不同的版本，它们之间存在一些区别：

1. 架构不同：Hadoop 1.0采用了MapReduce架构，而Hadoop 2.0则将MapReduce和YARN（Yet Another Resource Negotiator）框架相结合。

2. YARN：Hadoop 2.0中引入了YARN框架，它可以处理除MapReduce之外的其他数据处理框架，例如Spark、Storm等。

3. 改进的高可用性：Hadoop 2.0中引入了改进的高可用性，通过Active-Standby方式实现NameNode节点的高可用性。

4. 新的API：Hadoop 2.0中引入了一些新的API，例如FileSystem、Client API等，这些API提供了更好的性能和更好的功能。

5. 改进的性能：Hadoop 2.0中对MapReduce的性能进行了一些改进，例如支持更大的数据集、更快的Job启动和执行等。

总的来说，Hadoop 2.0相对于Hadoop 1.0来说具有更好的扩展性和更好的性能。