hadoop的三大发行版本, 各有什么优缺点

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Hadoop的三大发行版本分别是Apache Hadoop、Cloudera CDH和Hortonworks Data Platform（HDP）。Apache Hadoop是最原始的版本，开源免费，社区活跃，但缺乏商业支持。Cloudera CDH提供商业支持和管理工具，但需要付费。Hortonworks HDP则提供了更好的集成和安全性，但在一些方面可能不如其他版本灵活。总的来说，选择哪个版本需要根据具体的需求和情况来决定。

相关问题

hadoop 三大版本

Hadoop有三个主要的发行版本，它们是Apache、Cloudera和Hortonworks。Apache版本是最原始、最基础的版本，适合入门学习。Cloudera版本在大型互联网企业中使用较多。Hortonworks版本有较好的文档支持。此外，Hadoop还有三个主要的版本：Hadoop-1.x，Hadoop-2.x和Hadoop-3.x。Hadoop-1.x是最早的版本，只包含了HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（离线计算框架），没有包含Yarn资源管理调度架构。Hadoop-2.x增加了Yarn作为资源管理调度，允许其他计算框架如Spark通过Yarn在Hadoop上运行。Hadoop-2.x是目前企业广泛使用的版本。Hadoop-3.x版本的目的是提高和优化MapReduce的计算性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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- *1* *2* [Hadoop三大发行版本简单介绍](https://blog.csdn.net/m0_67401606/article/details/123934264)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Hadoop的三种运行模式和三个版本](https://blog.csdn.net/weixin_38073885/article/details/82118459)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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hadoop三大组件的缺点

Hadoop 三大组件是 Hadoop 分布式文件系统 HDFS、分布式计算框架 MapReduce 和资源调度器 YARN。它们的缺点如下：

1. HDFS 的缺点：
- 不适合小文件存储：HDFS 对小文件存储的效率不高，因为小文件会占用较多的 NameNode 的内存和磁盘空间。
- 不适合高并发读写：HDFS 的设计初衷是针对大文件的批量读写，对于高并发读写的场景并不适合。
- 写入延迟较高：HDFS 的写入延迟较高，因为需要先进行数据复制和写入确认操作。

2. MapReduce 的缺点：
- 开发难度较高：MapReduce 的编程模型相对较为复杂，需要开发者具备一定的编程能力和经验。
- 执行效率较低：MapReduce 的执行效率相对较低，因为需要进行大量的数据分片和网络传输。
- 不适合交互式计算：MapReduce 对于交互式计算的支持不够友好，因为需要进行大量的数据读写和任务调度。

3. YARN 的缺点：
- 调度算法较为简单：YARN 的调度算法相对较为简单，无法满足复杂的资源调度需求。
- 计算资源和存储资源分配不平衡：YARN 的计算资源和存储资源分配不平衡，可能会导致资源的浪费和调度效率的降低。
- 部署和配置复杂：YARN 的部署和配置相对较为复杂，需要具备一定的技术和经验。

综上所述，Hadoop 三大组件都存在一些缺点，需要根据具体的业务需求和技术场景进行选择和优化。同时，随着 Hadoop 生态系统的不断发展和完善，这些缺点也在不断得到改善和解决。