Hadoop 2.x与3.x 22点比较,Hadoop 3.x比2.x的改进

Hadoop 2.x与3.x 22点比较以及Hadoop 3.x的改进

Hadoop 3.x是Hadoop生态系统的一个重要版本，与Hadoop 2.x相比，它有很多重要的改进和差异。本文将对Hadoop 2.x与3.x进行22点比较，并介绍Hadoop 3.x的改进。

1. 性能和可扩展性

Hadoop 3.x通过让ResourceManager和NodeManager支持原生的异步处理，来提高性能和可扩展性。这意味着在Hadoop 3.x中，ResourceManager和NodeManager可以同时处理多个请求，而无需等待上一个请求结束。

2. 数据访问

Hadoop 3.x允许将数据访问与数据存储分离，这提高了HDFS的可扩展性。这个功能让HDFS更加容易与其他数据源集成，例如Amazon S3和Azure Data Lake store。这对于AI、深度学习和其他数据密集型应用程序非常有用。

3. 支持新版本的YARN和Java

Hadoop 3.x支持新版本的YARN和Java，因此可以获得更好的性能以及其他在新版本中提供的特性。这也意味着，在Hadoop 3.x中，您可以使用Java 8或更高版本而无需担心兼容性问题。

4. Java堆外内存使用

Hadoop 3.x通过使用Java堆外内存来减少GC和JVM开销。这个功能意味着在处理大型数据集时可以减少JVM暂停时间，从而提高性能和吞吐量。

5. 容器扩展和支持

Hadoop 3.x增加了容器扩展和支持，这对于IT团队和大型企业来说非常重要。容器扩展意味着在不需要重新启动集群的情况下添加或删除容器。这个功能对于应对流量变化和其他不可预见的高负载情况非常有用。

6. 安全性

Hadoop 3.x增加了对安全性的支持。这个版本拥有一系列的强化安全性的特性，例如允许使用加密签名的数据、使用Kerberos进行身份验证、增强的ACL等等。这更适合那些需要在严格的合规要求下工作的企业。

7. 任务排队和资源调度

Hadoop 3.x通过支持统一的任务排队和资源调度来提高任务执行的效率。这个特性允许用户启动不同的应用程序而无需手动为每个应用程序调整资源。这让Hadoop 3.x在多个应用程序并发处理的场景下表现更加优秀。

8. 支持一系列新的应用程序

Hadoop 3.x支持一系列新的应用程序，这些应用程序可以让Hadoop更具有弹性和可扩展性。例如，您可以使用Hadoop 3.x来运行随机数生成器、机器学习模型或者用于数据可视化的应用程序。

示例说明

1. 数据访问和数据存储分离可以让Hadoop更容易地集成Amazon S3和Azure Data Lake store这两个存储托管服务。这使得数据的流动更加灵活，能够让用户深入使用开源大数据生态系统和云存储的集成，从而更好地满足各种应用场景的需求。

2. Hadoop 3.x中的安全特性可以让企业在数据处理过程中拥有更好的安全保障，例如强制使用Kerberos进行身份验证，提供更好的 ACL 支持等等。这些特性让这个版本更好地适合于大型企业，并使得企业能够更好地控制和管理数据处理过程中的访问权限。