HADOOP3.0和2.0的区别

Hadoop 3.0相比于Hadoop 2.0引入了一些显著的改进和新功能：

1. **性能提升**：Hadoop 3.0在整体性能上有所提升，包括优化的数据块大小、文件系统缓存、以及改进的内存管理和任务调度算法。

2. **YARN改进**：Hadoop 3.0使用了Yet Another Resource Negotiator（YARN）的更新版本，提供更好的资源隔离和动态资源调度能力，集群的利用率和响应时间得到提高。

3. **Kerberos增强**：Hadoop 3.0支持更加强大的身份验证机制，包括对Kerberos的增强，提高了数据的安全性。

4. **ZooKeeper替换**：Hadoop 3.0引入了Hadoop Distributed File System (HDFS)的新守护进程Namenode High Availability with Quorum Journal Manager（QJM）和Quorum State Machine Replication（QSMR），这使得NameNode的高可用性不再依赖于ZooKeeper。

5. **容器化支持**：虽然Hadoop 2.0已经开始引入Docker支持，但Hadoop 3.0在这方面更加完善，容器化部署成为了一种主流的选择，方便了部署和管理。

6. **API稳定性**：Hadoop 3.0在API层面进行了清理和优化，提高了向后兼容性，为开发者提供了更好的开发环境。

相关问题

hadoop2.0和hadoop3.0

### 回答1：
Hadoop 2.和Hadoop 3.是两个不同版本的Hadoop分布式计算框架。Hadoop 2.是Hadoop的第二个主要版本，于2012年发布，引入了许多新功能和改进，包括支持非MapReduce计算模型、高可用性、资源管理和调度等。Hadoop 3.是Hadoop的第三个主要版本，于2017年发布，引入了更多的新功能和改进，包括支持容器化、GPU加速、Erasure Coding等。Hadoop 3.还提高了性能和可靠性，并改进了安全性和管理性。总的来说，Hadoop 3.是Hadoop的一个重要升级，为大规模数据处理提供了更好的支持。

### 回答2：
Hadoop是当今流行的大数据处理框架之一，它可以在成千上万的服务器之间分配和处理数据。Hadoop 2.0和Hadoop 3.0是Hadoop的两个主要版本，下面我们将对两个版本进行比较和分析。

首先，Hadoop 2.0是Hadoop生态系统的一个重要更新，其主要目标是改变Hadoop的一个核心组件——YARN（Yet Another Resource Negotiator）。在Hadoop 2.0中，YARN作为一个资源管理器来管理计算任务，并且将计算和存储分离开来。这个改进使Hadoop更可扩展和更灵活，因此能够加速大规模数据处理和分析。除此之外，Hadoop 2.0还添加了一些新的功能、优化和改进，例如NameNode High Availability (HA)、HDFS Federation和MapReduce NextGen等。

相比而言，Hadoop 3.0是Hadoop的又一次重要更新，其主要集中在优化、改进和升级Hadoop的各个方面。它引入了许多新特性，包括存储优化、计算性能提升、网络增强等，其中最大的更新之一是引入了一个全新的存储框架：Hadoop三原色，即HDFS Erasure Coding、Hadoop Common Cache和HDFS Record Service。这些新特性使得Hadoop 3.0更加灵活和高效，有能力处理更高密度的数据存储以及更多的计算工作。此外，Hadoop 3.0也进一步加强了安全性，加强了对各种系统和平台的支持，以及加入了更多工具和集成插件。

总而言之，Hadoop 2.0和Hadoop 3.0都是Hadoop框架的重要更新和改进。它们各自的核心组件和特性都有所不同，但它们都致力于提高Hadoop的性能和扩展性，使其能够更好地满足处理大规模数据的需求，同时也提供更好的安全性和可管理性。

### 回答3：
Hadoop是一个开源的分布式数据处理框架，可用于处理大规模的数据集。Hadoop的历史可以追溯到2004年，最初由Doug Cutting和Mike Cafarella开发，以Google的文件系统和MapReduce方案为基础。随着大数据的兴起，Hadoop变得越来越受欢迎，成为今天大数据处理的主流。

Hadoop 2.0和Hadoop 3.0都是Hadoop的版本升级，有哪些变化呢？

Hadoop 2.0:

Hadoop 2.0是Hadoop的一个重大版本更新。它最主要的变化是废弃了Hadoop 1.0那个单点故障的资源管理器，采用了新的资源管理器和调度器YARN（Yet Another Resource Negotiator），使得Hadoop可以支持更多的计算框架，例如Spark和Storm等，从而更好地满足各种不同的数据处理需求。

另外，Hadoop 2.0还引入了HA（高可用）功能，使得Hadoop的主节点和从节点可以支持自动故障转移，提高了Hadoop的可靠性。

Hadoop 3.0:

Hadoop 3.0是Hadoop的又一个重大版本更新。同样，它也对Hadoop进行了一些关键性的改变。Hadoop 3.0引入了Containerization，即用Docker等容器技术将每个任务分配给隔离的容器，从而实现更好的任务隔离。

此外，Hadoop 3.0还改进了HDFS（Hadoop分布式文件系统）的可靠性和性能，增加了Erasure Coding等机制，提升了数据存储效率。同时，Hadoop 3.0还引入了一些新的特性，例如GPU加速，让Hadoop框架支持更多的计算和存储选项，从而更好地满足不同的需求。

总体来说，Hadoop 2.0和Hadoop 3.0都是在前一版本的基础上进行了重大的升级，引入了更多的功能和性能改进，使得Hadoop框架更加灵活和强大。随着数据处理的需求越来越高，Hadoop也将不断升级和完善，持续为我们的数据处理提供帮助。

配置Hadoop 2.0和Hadoop 3.0集群

### Hadoop 2.0 和 Hadoop 3.0 分布式集群配置对比

#### 主要差异概述
Hadoop 3.0 是对 Hadoop 2.x 的一次重要升级，在性能、稳定性和功能上都有显著改进。两者的主要区别体现在架构优化、新特性支持以及默认配置的不同。

#### 软件获取与解压
对于两个版本而言，首先都需要从官方站点下载对应版本的压缩包并将其放置到服务器节点上的相同目录下：

tar -zxvf hadoop-2.7.3.tar.gz    # 解压Hadoop 2.0版本
tar -zxvf hadoop-3.2.2.tar.gz    # 解压Hadoop 3.0版本

#### 环境变量设置
无论是哪个版本，都建议将 `JAVA_HOME` 及 `HADOOP_HOME` 添加至环境变量中以便于命令行操作。需要注意的是，自 Hadoop 3 开始，默认不再依赖 Oracle JDK，而是可以兼容 OpenJDK[^1]。

#### 配置文件修改
这是两版之间最明显的不同之处之一。以下是主要配置项的变化情况：

##### core-site.xml 文件
此文件用于定义基本参数如临时路径等。在 Hadoop 3 中引入了一些新的属性来增强安全性和支持更多平台特性。

##### hdfs-site.xml 文件
该文件主要用于设定 NameNode 和 DataNode 的具体行为。值得注意的是，Hadoop 3 改进了高可用机制(HA)，使得 HA 更加容易部署和管理；同时增加了 Erasure Coding 功能以提高存储效率[^2]。

##### yarn-site.xml 文件
YARN (Yet Another Resource Negotiator) 组件负责资源管理和调度工作负载的任务分配给各个计算节点执行。随着 Yarn API 接口不断成熟完善，Hadoop 3 提供了更好的多租户隔离能力和更灵活的应用程序框架集成方式。

##### mapred-site.xml 文件
MapReduce 编程模型的相关选项在此处指定。尽管 MapReduce 已经不是唯一的大数据分析工具，但在某些场景下仍然被广泛采用。新版继续沿用了旧有的大部分配置键名，但也增加了一些针对性能调优的新参数。

#### 启动服务
完成上述准备工作之后就可以依次启动各组件的服务进程了。这里给出了一种通用的方法适用于大多数情况下快速验证安装成果的有效性：

cd /opt/software/hadoop-2.7.3/sbin/
./start-dfs.sh      # 启动HDFS守护线程（NameNode/DataNodes）
./start-yarn.sh     # 启动ResourceManager/NodeManagers

# 或者对于Hadoop 3来说则是：
cd /opt/software/hadoop-3.2.2/sbin/
./start-all.sh       # 这会自动启动所有必要的后台进程

另外还有一点要注意的就是防火墙规则开放相应端口号允许外部访问这些内部网络通信接口。

#### 测试数据上传
最后一步就是向刚刚建立起来的小型实验环境中导入一些样本资料来进行初步的功能检测：

hdfs dfs -mkdir /user/root/input        # 创建输入目录
hdfs dfs -put etc/hadoop/*.xml input    # 将本地XML文档传入远端位置