Hadoop 2.x 和 Hadoop 3.x 的重大变革

# 一、Hadoop 2.x 和 Hadoop 3.x 简介

## 二、Hadoop 2.x 和 Hadoop 3.x 的性能改进

### 三、Hadoop 2.x 和 Hadoop 3.x 的资源管理器比较

在本节中，我们将比较Hadoop 2.x和Hadoop 3.x的资源管理器，即YARN（Yet Another Resource Negotiator）。

#### 3.1 Hadoop 2.x的资源管理器：YARN

Hadoop 2.x采用YARN作为资源管理器，它主要包括ResourceManager（RM）和NodeManager（NM）两个重要组件。

- ResourceManager（RM）负责整个集群的资源管理和作业调度。
- NodeManager（NM）负责单个节点的资源管理和任务执行。

YARN基于资源的概念进行作业调度，能够更好地支持多种作业类型，提供了更灵活的资源管理方式。

#### 3.2 Hadoop 3.x的资源管理器：YARN的新特性

Hadoop 3.x对YARN进行了进一步优化和改进，引入了许多新的特性：

- 资源隔离的改进：Hadoop 3.x引入了资源隔离器（Resource Isolation）的概念，可以更好地支持多租户场景，提供更细粒度的资源隔离。
- 资源统一调度器：引入了新的统一调度器，支持多种作业类型（如长作业、短作业等）更好地共享集群资源，提高资源利用率。
- 资源耗尽检测：Hadoop 3.x引入了资源耗尽检测机制，可以更快地发现和处理资源耗尽情况，提高集群的稳定性和可靠性。

通过对比，可以看出Hadoop 3.x在资源管理器方面进行了大量改进，提高了资源管理的灵活性和稳定性，更好地适应了不同类型的作业和多租户场景。

### 四、Hadoop 2.x 和 Hadoop 3.x 的容错性改进

在大数据领域，容错性一直是一个非常重要的话题。Hadoop作为一个分布式计算框架，在处理大规模数据时，其容错性显得尤为重要。在这一部分，我们将比较Hadoop 2.x和Hadoop 3.x在容错性方面的改进和增强。

#### 4.1 Hadoop 2.x 的容错性

Hadoop 2.x采用了一些传统的容错机制，比如利用副本机制进行数据备份，以应对节点故障等问题。此外，Hadoop 2.x还引入了第二代资源管理器YARN，通过节点管理器（NodeManager）和应用程序主管（ApplicationMaster）的协同工作，保障了作业的容错能力。

Hadoop 2.x的容错性已经相当可靠，但是在某些极端情况下仍然可能出现数据丢失或作业失败的情况，因此有必要对容错性进行进一步的改进。

#### 4.2 Hadoop 3.x 的容错性改进和增强

Hadoop 3.x在容错性方面进行了一系列的改进和增强，主要体现在以下几个方面：

- **Erasure Coding的引入**：Hadoop 3.x引入了纠删码（Erasure Coding）来替代传统的副本机制，这样可以在保障数据容错性的同时，节约存储成本和提高存储效率。

- **目录和元数据的持久化**：Hadoop 3.x对元数据的持久化工作进行了优化和增强，提高了文件系统的容错性和稳定性。

- **分布式存储层面的改进**：Hadoop 3.x在分布式存储方面进行了多项改进，提高了数据节点的稳定性和容错性。

总的来说，Hadoop 3.x相比于Hadoop 2.x在容错性方面有了较大的提升，大大增强了在面对硬件故障、网络波动、软件错误等情况下的稳定性和可靠性。

希望通过对Hadoop 2.x和Hadoop 3.x的容错性改进进行比较，能够帮助大家更好地理解Hadoop在容错性方面的发展和演变。

## 五、Hadoop 2.x 和 Hadoop 3.x 的生态系统兼容性

### 5.1 Hadoop 2.x 生态系统的兼容性

在Hadoop 2.x版本中，生态系统