"Apache Hadoop 3.x 的现状与升级指南"
Apache Hadoop 是一个用于大数据应用的现代分布式操作系统，其核心组件YARN（Yet Another Resource Negotiator）已经发展成为能够托管各种应用程序的通用资源管理平台。YARN解决了资源管理、隔离、多租户等问题，使得许多组织能够在Hadoop上构建应用而无需反复考虑这些底层细节。Hadoop 分布式文件系统（HDFS）是Hadoop应用的主要数据存储系统，采用NameNode和DataNode架构实现了一个分布式文件系统，为大规模的Hadoop集群提供高性能的数据访问。
在Apache Hadoop 3.x中，Wangda Tan和Wei-Chiu Chuang探讨了其当前的状态以及在大、小部署中的使用情况，并深入研究了Hadoop 3.x的激动人心的现在和未来。Hadoop 3.x增强了Hadoop作为企业数据中心主要资源管理和存储系统的功能。
对于YARN 3.x，有强大的容器定位、全局调度、对机器学习（如Spark）和深度学习（如TensorFlow）工作负载的支持，通过GPU和现场可编程门阵列（FPGA）调度和隔离，实现了极端规模的YARN联邦、YARN上的容器化应用、对长期运行服务（与应用程序并行）的原生支持，无需任何更改，无缝升级应用程序和服务，强大的调度特性，如应用程序优先级、跨应用程序的队内预占，以及通过Timeline Service v2、新的Web UI、更好的队列管理等提供的操作增强。此外，HDFS 3.0宣布GA（一般可用性）为擦除编码，这可以将数据的存储效率翻倍，从而降低企业用例的存储成本。HDFS还增加了对多个备用NameNode的支持，以提高可用性。
为了提高元数据的可靠性和操作简便性，Journal节点已得到增强，可以同步编辑日志段，以防止滚动故障。在DataNode内部进行磁盘平衡是另一个重要的特性，确保磁盘在DataNode中均匀使用，从而保证更好的总体吞吐量，并防止因添加或更换磁盘而导致的使用不平衡。HDFS团队目前正推动Ozone倡议，这是下一代存储架构的基础，其中数据块按存储容器组织，以实现更高的扩展性和处理HDFS中的小对象。Ozone项目还包括一个对象存储实现，以支持新的用例。
此外，本资料还提供了如何从2.x无痛升级到3.x以获取所有益处的指导。升级过程旨在确保平滑过渡，充分利用Hadoop 3.x的所有改进和新特性。
未来发布计划中可能包含更多优化和增强，包括进一步的容器化支持、云原生特性、机器学习的集成以及成本效率的提升。这些更新和改进不仅提升了Hadoop的性能，而且增强了其在大数据处理、长期服务、云计算环境以及机器学习场景中的应用能力。
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