文章目录⌘ 最低Java版本从7升级到8⌘ 引入纠删码(Erasure Coding)，未来趋势⌘ 重写了Shell脚本⌘ 引入了新的API依赖⌘ MapReduce任务的本地化优化⌘ 支持超过两个NN⌘ 许多服务的默认端口改变了⌘ 添加对Microsoft Azure Data Lake 和 阿里云对象存储系统的支持⌘ DataNode内部实现Balancer⌘ 重做的后台和任务堆内存管理⌘
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2023-07-12 13:16:31
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最低Java版本从7升级到8引入纠删码(Erasure Coding)主要解决数据量大到一定程度磁盘空间存储能力不足的问题.HDFS中的默认3副本方案在存储空间中具有200%的额外开销。但是，对于I/O活动相对较少冷数据集，在正常操作期间很少访问其他块副本，但仍然会消耗与第一个副本相同的资源量。纠删码能勾在不到50%数据冗余的情况下提供和3副本相同的容错能力，因此，使用纠删码作为副本机制的改进是自
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2023-07-12 13:18:56
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hadoop3.x对比hadoop2.x新特性
以下只是我个人觉得关注度较高的几个新特性相关的介绍.1. jdk在Hadoop2时，可以使用JDK7，但是在Hadoop3中，最低版本要求是JDK8，所以低于JDK8的版本需要对JDK进行升级，方可安装使用Hadoop32. 引入纠删码(Erasure Encoding)注：配置纠删码和异构存储需要一共 5 台或以上数据节点
HDFS 默认情况下，一
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2023-10-10 17:12:04
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hadoop3环境搭建与问题整理-分布式集群模式基本流程：使用版本：开始配置准备材料配置hadoop遇到的问题按照如上步骤配置启动成功。 基本流程：linux网络配置+环境安装+环境变量+修改软件配置脚本+启动hdfs和yarn使用版本：linux: ubuntu jdk：jdk-8u231-libux-x64 hadoop:3.2.1开始配置参考博客：hadoop2.7配置 有些步骤的详细过程
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2023-09-08 06:49:55
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一 完全分布式集群(单点）Hadoop官方地址：http://hadoop.apache.org/1 准备3台客户机1.1防火墙,静态IP,主机名关闭防火墙，设置静态IP，主机名此处略，参考 Linux之CentOS7.5安装及克隆1.2 修改host文件我们希望三个主机之间都能够使用主机名称的方式相互访问而不是IP，我们需要在hosts中配置其他主机的host。
# Hadoop 2与Hadoop 3的端口对比及影响
Hadoop是一个开源的分布式计算平台，广泛应用于大数据处理。随着Hadoop版本的升级，很多配置和功能也发生了变化。本文将重点介绍Hadoop 2和Hadoop 3中的端口号的变化及其影响，并给出相应的代码示例。
## Hadoop 2和Hadoop 3的端口号差异
在Hadoop 2中，几乎所有的服务都有默认的端口号，例如:
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原创
2024-08-28 08:59:29
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Hadoop命令指南概览
Shell 选项
Generic 选项User Commands 用户命令
archivechecknativeclasspathconftestcredentialdistchdistcpdtutilfsgridmixjarjnipathkerbname kdiagkeykmstraceversionCLASSNA
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2024-06-19 10:09:53
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这里就不写安装jdk的步骤了，安装的hadoop版本是3.2.1，hadoop3.x与hadoop2.x在jdk的区别是，hadoop2.x对jdk的最低支持版本是7，而hadoop3.x对jdk的最低支持版本是8，如果使用jdk7，会报如下才错误[root@iZbp13pwlxqwiu1xxb6szsZ java]# hadoop version
Exception in thread "mai
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2023-10-27 14:00:36
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Hadoop2.x与Hadoop3.x主要存在以下差异：1）LicenseHadoop 2.x - Apache 2.0，开源Hadoop 3.x - Apache 2.0，开源2）支持的最低Java版本Hadoop 2.x - java的最低支持版本是java 7Hadoop 3.x - java的最低支持版本是java 83）容错Hadoop 2.x - 可以通过复制（浪费空间）来处理容错。H
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2023-07-13 14:26:30
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1.LicenseHadoop 2.x - Apache 2.0，开源Hadoop 3.x - Apache 2.0，开源2.支持的最低Java版本Hadoop 2.x - java的最低支持版本是java 7Hadoop 3.x - java的最低支持版本是java 83.容错Hadoop 2.x - 可以通过复制（浪费空间）来处理容错。Hadoop 3.x - 可以通过Erasure编码处理容
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2023-08-03 21:00:21
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在这篇文章中，我们将讨论Hadoop 2.x与Hadoop 3.x之间的比较。 Hadoop3版本中添加了哪些新功能，Hadoop3中兼容的Hadoop 2程序，Hadoop 2和Hadoop 3有什么区别？ 我们希望Hadoop 2和Hadoop 3之间的这个功能的区别将帮助回答上述问题。大数据Hadoop2.x与Hadoop3.x相比较有哪些变化Hadoop 2.x与Hadoop 3.x之间的
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2023-08-24 23:33:13
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Hadoop 3.x 与Hadoop 2.x 的区别和优化点通用性1.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.Records。2.Classpath isolation：以防止不同版本ja
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2020-08-17 23:07:00
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1、准备环境 Centos 7虚拟机三台 Jdk 13（8以上的版本就可以，记住不要下arm散分的那个包。） Hadoop-3.2.0 Zookeeper-3.6.2 hbase-2.3.1 远程连接工具（随意，没有也行）（要注意，这里jdk的版本，官网可以查看jdk、hadoop、hbase三者之间的适配关系，要注意这里的版本，不然非常容易出现一些不容易辨别的异常。下面有例子。）2、 在搭建搭建
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2023-10-24 09:35:52
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文章目录8. Hadoop 再探讨8.1 Hadoop的优化与发展8.2 HDFS 的FA和Federation(Hadoop2.0新特性)8.2.1 HDFS HA8.2.2 HDFS Federation8.3 YARN8.3.1 MapReduce1.0的缺陷8.3.2 Yarn设计思路8.3.3 Yarn体系结构8.3.4 Yarn工作流程8.3.5 Yarn框架和MapReduce1.
# 学Hadoop2还是Hadoop3？
Hadoop是一个开源的分布式计算平台，广泛应用于大数据处理和分析。Hadoop的最新版本是Hadoop3，但也有很多人仍然在使用Hadoop2。那么，到底应该学习Hadoop2还是Hadoop3呢？本文将从功能、性能以及生态系统三个方面进行比较，帮助读者做出选择。
## 功能比较
Hadoop2和Hadoop3在功能上有一些差异。下面是一些Hado
原创
2023-08-01 14:11:51
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# Hadoop 2 vs. Hadoop 3: What's the Difference?
Hadoop is an open-source framework that allows for the distributed processing of large data sets across clusters of computers. It is widely used in big
原创
2024-05-21 05:32:15
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1、Hadoop数据压缩
【Hadoop】- Gzip , BZip2 , Lzo Snappy 四种方式的优缺点 和使用场景BZip2因为太慢逐渐被抛弃，Gzip相对Snappy解压缩慢，Gzip相对Lzo不能切片，以至于Snappy、Lzo这两个非hadoop自带的解压缩方案最流行。Snappy适用于Mapper和Reduce之间的数据解压缩，Snappy解压缩速度比较快；Lzo适用于需要切片
title: hadoop2和hadoop3的比较 date: 2022-03-23 11:47:10 tags: [hadoop, 大数据] categories: [大数据, 翻译]本文为翻译版本，请欣赏。客观性在这个hadoop教程中，我们将要讨论hadoop2.x和hadoop3.x版本之间的比较，在hadoop 3 版本中加入了哪些新特性，在hadoop 2 版本中的程序是否兼容hado
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2023-10-06 22:32:21
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本节主要是参考了别人的构建方案，然后自己配置的时候优化了一下。安装过程主要有以下几个步骤： 一、建立hadoop运行帐号分别运行下面命令sudo groupadd hadoop 创建用户组sudo useradd hadoop -g hadoopcd /home/sudo mkdir hadoop/sudo chown -R hadoop:hadoop hadoop/执行完上面，运行帐号的建立就完
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2023-09-14 08:31:14
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Hadoop--解读大数据雪崩的解决方案，从谷歌2003年发布论文和2004年MapReduce论文开始已经走过了漫长的道路。它通过横向扩展而不是扩展战略创造了波澜。来自Doug Cutting以及雅虎和Apache Hadoop项目团队的进展推动了MapReduce编程的普及 - 这种编程适用于I / O密集型数据处理，不适用于交互式分析、迭代计算（Spark更好）、流式计算（Storm更好）方
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2024-07-26 11:19:53
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