Hadoop2和Hadoop3的区别
Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规模数据的开源框架，它主要包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce两部分。Hadoop2和Hadoop3是Hadoop框架的两个重要版本，它们在功能和性能上有一些区别。
1. Hadoop2的特点
Hadoop2是较早版本的Hadoop，它主要包括以下特点：
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YARN作为资源管理器：Hadoop2引入了YARN（Yet Another Resource Negotiator），将资源管理和作业调度分开，使得Hadoop集群更加灵活和高效。
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支持MapReduce v1：Hadoop2仍然支持MapReduce v1，但已不再是默认的计算模型。
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不支持容器化：Hadoop2没有原生支持容器化技术，例如Docker。
2. Hadoop3的特点
Hadoop3是Hadoop的最新版本，它较Hadoop2有一些重要的改进和新特性：
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改进的YARN：Hadoop3对YARN做了一些优化，提高了资源利用率和作业性能。
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引入容器化：Hadoop3原生支持容器化技术，可以更好地与现代容器化平台集成。
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支持MapReduce v2：Hadoop3默认使用MapReduce v2，这个新版本具有更好的扩展性和性能。
3. 代码示例
下面是一个简单的WordCount程序，在Hadoop2和Hadoop3上运行：
// WordCount.java
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class WordCount {
public static class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// Mapper code here
}
}
public static class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// Reducer code here
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
// Job configuration code here
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
4. 状态图
stateDiagram
[*] --> Hadoop2
Hadoop2 --> Hadoop3
5. 饼状图
pie
title Hadoop版本分布
"Hadoop2" : 40
"Hadoop3" : 60
结语
总的来说，Hadoop3相比Hadoop2在性能和功能上有所提升，尤其在容器化支持和MapReduce v2方面更为强大。开发者可以根据自己的需求和环境选择使用不同版本的Hadoop框架。希望以上内容能帮助你更好地理解Hadoop2和Hadoop3的区别。
