Hadoop 3 vs Hadoop 2: 现在公司主流是hadoop3还是2？

引言

在大数据领域，Hadoop 已经成为了一种主流的解决方案。它的分布式计算架构和可扩展性使其成为处理大规模数据的首选工具。然而，随着技术的发展和版本的更新，我们需要了解公司主流是使用 Hadoop 3 还是 Hadoop 2，并对其进行比较和分析。

Hadoop 2

Hadoop 2.x 版本是 Apache Hadoop 的第二个主要版本，也被广泛应用于企业和科研领域。它的核心组件包括 Hadoop Distributed File System（HDFS）和 Yet Another Resource Negotiator（YARN）。Hadoop 2 主要解决了 Hadoop 1 的瓶颈问题，提供了更好的容错性和可靠性。

以下是一个使用 Hadoop 2 的 MapReduce 代码示例：

// 引用形式的描述信息：使用 Hadoop 2 的 MapReduce 示例

import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.*;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class WordCount {

  public static class TokenizerMapper
       extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{

    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context
                    ) throws IOException, InterruptedException {
      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
      while (itr.hasMoreTokens()) {
        word.set(itr.nextToken());
        context.write(word, one);
      }
    }
  }

  public static class IntSumReducer
       extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                       Context context
                       ) throws IOException, InterruptedException {
      int sum = 0;
      for (IntWritable val : values) {
        sum += val.get();
      }
      result.set(sum);
      context.write(key, result);
    }
  }

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

在 Hadoop 2 中，我们使用 MapReduce 模型来处理数据。MapReduce 是一种用于将大规模数据集拆分为小块并在集群中并行处理的编程模型。以上示例展示了一个简单的 WordCount 程序，用于统计输入文本中各个单词的出现次数。

虽然 Hadoop 2 在功能上已经足够强大，但随着技术的发展，Apache Hadoop 社区推出了 Hadoop 3，并引入了一些新的功能和改进。

Hadoop 3

Hadoop 3.x 版本是 Hadoop 的最新版本，其引入了许多改进和新功能。以下是 Hadoop 3 相对于 Hadoop 2 的一些重要改进：

1. Hadoop YARN 改进

Hadoop 3 对于 YARN（Yet Another Resource Negotiator）进行了一些重大改进。YARN 是 Hadoop 2 中的资源管理系统，用于调度和分配集群中的资源。Hadoop 3 引入了 YARN 的第三个主要版本，提供了更高的可扩展性和更好的性能。

2. Hadoop HDFS 改进

Hadoop 3 中的 HDFS（Hadoop Distributed File System）也进行了一些改进。HDFS 是 Hadoop 中的分布式文件系统，用于存储大规模数据。Hadoop 3 引入了一种新的存储模型，称为 Hadoop Erasure Coding，它通过使用冗余数据来提供更高的容错性和更低的存储成本。

3. H