<h2 id="hadoop主流版本">Hadoop主流版本</h2>

Apache Hadoop是一个广泛使用的开源框架，用于处理大规模数据集的分布式计算。它提供了分布式存储和计算能力，使用户能够在集群上处理大量数据。在过去的几年中，Hadoop发展迅速，出现了许多不同的版本。本文将介绍Hadoop的主流版本，并提供相应的代码示例。

<h3 id="hadoop版本历史">Hadoop版本历史</h3>

在了解Hadoop的主流版本之前，我们先来看一下Hadoop的版本历史。Hadoop最早由Doug Cutting和Mike Cafarella于2005年创建，最初是为了处理Nutch项目的大规模数据集而开发的。之后，Hadoop成为了Apache软件基金会的一部分，并吸引了越来越多的开发者和用户。

下表显示了Hadoop的版本历史：

版本 发布时间 新特性
0.1 2006年1月 HDFS, MapReduce
0.2 2006年10月 HBase
0.3 2007年5月 Chukwa, Hive
0.4 2008年1月 Pig, ZooKeeper
0.5 2008年6月 Sqoop, Avro
0.6 2008年12月 Flume, Oozie
0.7 2009年6月 HBase Replication, Append Support
0.8 2011年1月 HDFS Federation, HBase Sharding
0.9 2012年2月 Hadoop Common, HDFS High Availability
1.0 2012年12月 Hadoop 2.0.0-alpha发布
2.0 2013年10月 Hadoop 2.0.0 GA发布
3.0 2017年12月 Hadoop 3.0.0 GA发布

<h3 id="主流版本介绍">主流版本介绍</h3>

在Hadoop的版本历史中，有几个版本是主流版本，被广泛使用和支持的。下面我们将介绍这些主流版本，并提供相应的代码示例。

  1. Hadoop 2.x：这是Hadoop的一个重大升级，引入了YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为新的资源管理器。YARN使得Hadoop可以运行除了MapReduce之外的其他计算模型，例如Spark、Flink等。下面是一个简单的基于YARN的MapReduce示例：
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
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;
import java.io.IOException;

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

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

    public void map(Object 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