点击上方蓝色字体，选择“设为星标”
回复”资源“获取更多惊喜
大数据技术与架构点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！
【大数据哔哔集】是小编发起的每日大数据圈子最前沿、高频、有难度的面试题目以及资讯等。
1、JDK版本的最低依赖从1.7变成了1.82、HDFS支持Erasure Encoding3、Timeline Server v2版本4、hadoop-client这个依赖分为hadoop-client-api和hadoop-client-runtime两个依赖5、支持随机container和分布式调度6、MR进行了task级别的本地优化，性能提升30%7、支持多个Standby状态的NameNode8、多个端口被改动9、 支持微软的Azure分布式文件系统和阿里的aliyun分布式文件系统10、datanode内部添加了负载均衡由于Hadoop 2.0是基于JDK 1.7开发的，而JDK 1.7在2015年4月已停止更新，这直接迫使Hadoop社区基于JDK 1.8重新发布一个新的Hadoop版本，即Hadoop 3.0。Apache hadoop 项目组最新消息，Hadoop3.x以后将会调整方案架构，将Mapreduce 基于内存+io+磁盘，共同处理数据。改变最大的是hdfs,hdfs 通过最近block块计算，根据最近计算原则，本地block块，加入到内存，先计算，通过IO，共享内存计算区域，最后快速形成计算结果，比Spark快10倍(官网这么说，说法存疑，可以肯定的是计算速度有本质提升)。Hadoop3.x中增强了很多特性，并且也改进了很多地方。需要注意的是，在Hadoop3.x中，不能再使用jdk1.7，而是需要升级到jdk1.8以上版本。这是因为Hadoop 2.0是基于JDK 1.7开发的，而JDK 1.7在2015年4月已停止更新，这直接迫使Hadoop社区基于JDK 1.8重新发布一个新的Hadoop版本，而这正是Hadoop3.x。Hadoop3.x以后将会调整方案架构，将Mapreduce 基于内存+io+磁盘，共同处理数据。Hadoop 3.x中引入了一些重要的功能和优化，包括HDFS 可擦除编码、多Namenode支持、MR Native Task优化、YARN基于cgroup的内存和磁盘IO隔离、YARN container resizing等。Hadoop3.x官方文档地址如下： http://hadoop.apache.org/docs/r3.0.0/Hadoop3.x新特性之Common改进
精简Hadoop内核，包括剔除过期的API和实现，将默认组件实现替换成最高效的实现（比如将FileOutputCommitter缺省实现换为v2版本，废除hftp转由webhdfs替代，移除Hadoop子实现序列化库org.apache.hadoop.Recordslasspath isolation以防止不同版本jar包冲突，比如google Guava在混合使用Hadoop、HBase和Spark时，很容易产生冲突。https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-11656Shell脚本重构。Hadoop 3.0对Hadoop的管理脚本进行了重构，修复了大量bug，增加了新特性，支持动态命令等。使用方式上则和之前版本的一致。https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-9902Hadoop3.x新特性之HDFS改进
Hadoop3.x中最大改变的是HDFS，HDFS通过最近black块计算，根据最近计算原则，本地black块，加入到内存，先计算，通过IO，共享内存计算区域，最后快速形成计算结果。HDFS支持数据的擦除编码，这使得HDFS在不降低可靠性的前提下，节省一半存储空间。（https://issues.apache.org/jira/browse/HDFS-7285） 多NameNode支持，即支持一个集群中，一个active、多个standby namenode部署方式。注：多ResourceManager特性在hadoop 2.0中已经支持。（https://issues.apache.org/jira/browse/HDFS-6440）关于这两个特性的地址：http://hadoop.apache.org/docs/r3.0.1/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HDFSErasureCoding.htmlhttp://hadoop.apache.org/docs/r3.0.1/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HDFSHighAvailabilityWithQJM.htmlHadoop3.x新特性之YARN改进
基于cgroup的内存隔离和IO Disk隔离（https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-2619）
用curator实现RM leader选举（https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-4438）
containerresizing（https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-1197）
Timelineserver next generation （https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-2928） 地址：http://hadoop.apache.org/docs/r3.0.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/TimelineServiceV2.html
Hadoop3.x新特性之MapReduce改进
Tasknative优化。为MapReduce增加了C/C++的map output collector实现（包括Spill，Sort和IFile等），通过作业级别参数调整就可切换到该实现上。对于shuffle密集型应用，其性能可提高约30%。（https://issues.apache.org/jira/browse/MAPREDUCE-2841）MapReduce内存参数自动推断。在Hadoop 2.0中，为MapReduce作业设置内存参数非常繁琐，涉及到两个参数：mapreduce.{map,reduce}.memory.mb和mapreduce.{map,reduce}.java.opts，一旦设置不合理，则会使得内存资源浪费严重，比如将前者设置为4096MB，但后者却是“-Xmx2g”，则剩余2g实际上无法让java heap使用到。（https://issues.apache.org/jira/browse/MAPREDUCE-5785）Hadoop3.x新特性之其他
添加新的 hadoop-client-api 和 hadoop-client-runtime 组件到一个单独的jar包里，以此解决依赖不兼容的问题。（https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-11804） 支持微软的Azure分布式文件系统和阿里的aliyun分布式文件系统。
Flink实战 - Binlog日志并对接Kafka实战
Flink系列 - 实时数仓之电商订单支付实时对账
Flink系列 - 实时数仓之CEP预警实战
欢迎点赞+收藏+转发朋友圈素质三连
版权声明：
本文为《大数据真好玩》原创整理，转载需作者授权。未经作者允许转载追究侵权责任。责编 | 大数据真好玩
插画 | 大数据真好玩
微信公众号 | 大数据真好玩
文章不错？点个【在看】吧！ 👇