Hadoop 3相对于hadoop 2的新特性

相对于之前主要生产发布版本Hadoop 2，Apache Hadoop 3整合许多重要的增强功能。 Hadoop 3是一个可用版本，提供了稳定性和高质量的API，可以用于实际的产品开发。下面简要介绍一下Hadoop3的主要变化。

最低Java版本要求从Java7变为Java8

所有Hadoop的jar都是基于Java 8运行是版本进行编译执行的，仍在使用Java 7或更低Java版本的用户需要升级到Java 8。

HDFS支持纠删码（erasure coding）

纠删码是一种比副本存储更节省存储空间的数据持久化存储方法。比如Reed-Solomon(10,4)标准编码技术只需要1.4倍的空间开销，而标准的HDFS副本技术则需要3倍的空间开销。由于纠删码额外开销主要在于重建和远程读写，它通常用来存储不经常使用的数据（冷数据）。另外，在使用这个新特性时，用户还需要考虑网络和CPU开销。

YARN时间线服务 v.2(YARN Timeline Service v.2)

YARN Timeline Service v.2用来应对两个主要挑战：（1）提高时间线服务的可扩展性、可靠性，（2）通过引入流(flow)和聚合(aggregation)来增强可用性。为了替代Timeline Service v.1.x，YARN Timeline Service v.2 alpha 2被提出来，这样用户和开发者就可以进行测试，并提供反馈和建议，不过YARN Timeline Service v.2还只能用在测试容器中。

重写Shell脚本

Hadoop的shell脚本被重写，修补了许多长期存在的bug，并增加了一些新的特性。

覆盖客户端的jar（Shaded client jars）

在2.x版本中，hadoop-client Maven artifact配置将会拉取hadoop的传递依赖到hadoop应用程序的环境变量，这回带来传递依赖的版本和应用程序的版本相冲突的问题。

HADOOP-11804 添加新 hadoop-client-api和hadoop-client-runtime artifcat，将hadoop的依赖隔离在一个单一Jar包中，也就避免hadoop依赖渗透到应用程序的类路径中。

支持Opportunistic Containers和Distributed Scheduling

ExecutionType概念被引入，这样一来，应用能够通过Opportunistic的一个执行类型来请求容器。即使在调度时，没有可用的资源，这种类型的容器也会分发给NM中执行程序。在这种情况下，容器将被放入NM的队列中，等待可用资源，以便执行。Opportunistic container优先级要比默认Guaranteedcontainer低，在需要的情况下，其资源会被抢占，以便Guaranteed container使用。这样就需要提高集群的使用率。

Opportunistic container默认被中央RM分配，但是，目前已经增加分布式调度器的支持，该分布式调度器做为AMRProtocol解析器来实现。

MapReduce任务级本地优化

MapReduce添加了映射输出收集器的本地化实现的支持。对于密集型的洗牌操作（shuffle-intensive）jobs，可以带来30%的性能提升。

支持多余2个以上的NameNodes

针对HDFS NameNode的高可用性，最初实现方式是提供一个活跃的（active）NameNode和一个备用的（Standby）NameNode。通过对3个JournalNode的法定数量的复制编辑，使得这种架构能够对系统中任何一个节点的故障进行容错。

该功能能够通过运行更多备用NameNode来提供更高的容错性，满足一些部署的需求。比如，通过配置3个NameNode和5个JournalNode，集群能够实现两个节点故障的容错。

修改了多重服务的默认端口

在之前的Hadoop版本中，多重Hadoop服务的默认端口在Linux临时端口范围内容（32768-61000），这就意味着，在启动过程中，一些服务器由于端口冲突会启动失败。这些冲突端口已经从临时端口范围移除，NameNode、Secondary NameNode、DataNode和KMS会受到影响。我们的文档已经做了相应的修改，可以通过阅读发布说明 HDFS-9427和HADOOP-12811详细了解所有被修改的端口。

提供文件系统连接器（filesystem connnector）,支持Microsoft Azure Data Lake和Aliyun对象存储系统

Hadoop支持和Microsoft Azure Data Lake和Aliyun对象存储系统集成，并将其作为Hadoop兼容的文件系统。

数据节点内置平衡器（Intra-datanode balancer）

在单一DataNode管理多个磁盘情况下，在执行普通的写操作时，每个磁盘用量比较平均。但是，当添加或者更换磁盘时，将会导致一个DataNode磁盘用量的严重不均衡。由于目前HDFS均衡器关注点在于DataNode之间（inter-），而不是intra-，所以不能处理这种不均衡情况。

在hadoop3 中，通过DataNode内部均衡功能已经可以处理上述情况，可以通过hdfs diskbalancer ClI来调用。

重写了守护进程和任务的堆管理机制

针对Hadoop守护进程和MapReduce任务的堆管理机制，Hadoop3 做了一系列的修改。

HADOOP-10950 引入配置守护进程堆大小的新方法。特别地，HADOOP_HEAPSIZE配置方式已经被弃用，可以根据主机的内存大小进行自动调整。

MAPREDUCE-5785 简化了MAP的配置，减少了任务堆的大小，所以不需要再任务配置和Java可选项中明确指出需要的堆大小。已经明确指出堆大小的现有配置不会受到该改变的影响。

S3Gurad:为S3A文件系统客户端提供一致性和元数据缓存

HADOOP-13345 为亚马逊S3存储的S3A客户端提供了可选特性：能够使用DynamoDB表作为文件和目录元数据的快速、一致性存储。

HDFS的基于路由器互联（HDFS Router-Based Federation）

HDFS Router-Based Federation添加了一个RPC路由层，为多个HDFS命名空间提供了一个联合视图。这和现有的ViewFs、HDFS Federation功能类似，区别在于通过服务端管理表加载，而不是原来的客户端管理。从而简化了现存HDFS客户端接入federated cluster的操作。

基于API配置的Capacity Scheduler queue configuration

OrgQueue扩展了capacity scheduler，提供了一种编程方法，该方法提供了一个REST API来修改配置，用户可以通过远程调用来修改队列配置。这样一来，队列的administer_queue ACL的管理员就可以实现自动化的队列配置管理。

YARN资源类型

Yarn资源模型已经被一般化，可以支持用户自定义的可计算资源类型，而不仅仅是CPU和内存。比如，集群管理员可以定义像GPU数量，软件序列号、本地连接的存储的资源。然后，Yarn任务能够在这些可用资源上进行调度。

想学习大数据或者对大数据技术感兴趣的朋友，这里我整理了一套大数据的学习视频免费分享给大家，从入门到实战都有，大家可以加我的微信：Lxiao_28获取！（备注领取资料）。也欢迎进微信群交流，或者获取Java高级技术学习资料。