前端网站论文,开个跨境电商要多少钱,网站建设适合女生吗,怎么在DW网站站点下建立两张网页Hadoop的演进从Hadoop 1到Hadoop 3主要是为了提供更高的效率、更好的资源管理、更高的可靠性以及对更多数据处理方式的支持。下面是Hadoop 1, Hadoop 2, 和 Hadoop 3之间的主要区别和演进的原因#xff1a; Hadoop 1 特点#xff1a; 主要包括两大核心组件#xff1a;HDFS Hadoop 1 特点 主要包括两大核心组件HDFSHadoop Distributed File System和MapReduce。Hadoop 1的资源管理和作业调度都由JobTracker完成JobTracker同时负责资源管理和作业监控。 局限性 单点故障NameNode是HDFS的单点故障。如果NameNode宕机整个系统将无法使用。可扩展性由于所有的资源管理和调度任务都由JobTracker管理当集群规模增大时JobTracker的性能成为瓶颈。资源利用率MapReduce作业中Map任务和Reduce任务不能独立扩展导致资源利用率不高。只支持MapReduce计算模型不适用于其他类型的计算任务如图处理、迭代计算等。 Hadoop 2 主要改进 引入了YARNYet Another Resource Negotiator将资源管理和作业调度的功能分开 ResourceManager负责系统的资源管理。ApplicationMaster每个应用程序如一个MapReduce作业有其自己的ApplicationMaster负责该应用的资源协调和监控。支持了NameNode的高可用性配置可以通过配置活动和备用NameNode来防止单点故障。 优点 更好的资源管理允许更灵活的资源分配提高资源利用率。可扩展性ResourceManager仅管理资源而不负责作业调度极大提高了系统的扩展性。多框架支持除了MapReduce还可以支持其他计算框架如Apache Spark、Apache Tez等。 Hadoop 3 主要改进 支持更多的NameNode和更高的可扩展性允许构建更大的集群。增加了Erasure Coding纠删码提高了存储效率降低了存储成本。改进了YARN资源管理模型增加了对Docker容器的支持。 优点 更高的数据存储效率通过Erasure Coding相比Hadoop 2使用的三份数据复制可以节省大量的存储空间。更大的集群规模支持更多的数据节点和更大的集群。更强的资源管理引入了更多的调度策略和容器化支持使得资源管理更加灵活。 为什么这样演进 Hadoop的这些演进主要是为了解决早期版本中存在的问题如资源管理效率低下、系统可扩展性差、对新类型计算模型支持不足等。随着数据处理需求的多样化和技术的发展Hadoop不断演进以满足更高效、更可靠、更灵活的大数据处理需求。