Hadoop是一个开源的分布式计算框架,被广泛应用于大数据领域。Hadoop的2.9版本是该框架的一个重要版本,在2017年12月发布。本文将介绍Hadoop 2.9的发行时间、新功能以及如何使用Hadoop来处理大数据。
Hadoop 2.9发行时间
Hadoop 2.9的发行时间是在2017年12月发布的。这个版本是Hadoop 2.x系列的最新版本,也是一个重要的里程碑。在这个版本中,Hadoop团队引入了许多新功能和改进,提高了框架的性能和稳定性。
Hadoop 2.9的新功能
Hadoop 2.9引入了一些重要的新功能和改进。下面是其中几个值得关注的特性:
1. Hadoop分布式文件系统(HDFS)的改进
Hadoop 2.9对HDFS进行了一些改进,提高了文件系统的性能和可靠性。其中一个重要的改进是引入了Erasure Coding(纠删码)技术,用于数据的冗余备份。这种技术可以节省存储空间,并提供更高的容错能力。
以下是使用Hadoop 2.9创建一个新文件的示例代码:
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
public class HDFSExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
Path filePath = new Path("/user/example/newfile.txt");
fs.create(filePath);
System.out.println("New file created successfully!");
}
}
2. YARN的改进
YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Hadoop的资源管理器,用于分配集群资源和管理任务调度。Hadoop 2.9对YARN进行了一些改进,提高了资源管理的效率和可伸缩性。
以下是使用Hadoop 2.9提交一个YARN任务的示例代码:
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.yarn.api.ApplicationConstants;
import org.apache.hadoop.yarn.api.records.LocalResource;
import org.apache.hadoop.yarn.api.records.LocalResourceType;
import org.apache.hadoop.yarn.api.records.LocalResourceVisibility;
import org.apache.hadoop.yarn.api.records.Resource;
import org.apache.hadoop.yarn.api.records.ResourceCapability;
import org.apache.hadoop.yarn.client.api.YarnClient;
import org.apache.hadoop.yarn.client.api.YarnClientApplication;
import org.apache.hadoop.yarn.client.api.YarnClientFactory;
import org.apache.hadoop.yarn.conf.YarnConfiguration;
import org.apache.hadoop.yarn.util.Records;
public class YARNExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new YarnConfiguration();
YarnClient yarnClient = YarnClientFactory.createYarnClient();
yarnClient.init(conf);
yarnClient.start();
YarnClientApplication app = yarnClient.createApplication();
Resource resource = Records.newRecord(Resource.class);
ResourceCapability capability = Records.newRecord(ResourceCapability.class);
capability.setMemory(1024);
resource.setCapability(capability);
Path jarPath = new Path("/path/to/your.jar");
LocalResource jarResource = Records.newRecord(LocalResource.class);
jarResource.setType(LocalResourceType.ARCHIVE);
jarResource.setVisibility(LocalResourceVisibility.APPLICATION);
jarResource.setResource(ConverterUtils.getYarnUrlFromURI(jarPath.toUri()));
jarResource.setTimestamp(jarPath.toFile().lastModified());
jarResource.setSize(jarPath.toFile().length());
// Add other necessary resources
app.addResource(jarResource);
// Set command for the application master
String applicationMasterCommand = "java -jar your.jar";
app.setAMCommand(applicationMasterCommand);
// Submit the application
yarnClient.submitApplication(app);
System.out.println("Application submitted successfully!");
}
}
Hadoop的应用和流程
Hadoop主要用于处理大数据,包括数据的存储、处理和分析。下面是Hadoop的一般应用和处理流程:
应用
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数据存储:Hadoop使用HDFS来存储大规模数据集。HDFS将数据分散存储在多个节点上,以提供高可靠性和高可扩展性。
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数据处理:Hadoop使用MapReduce编程模型来处理大规模数据集。MapReduce将数据分为多个小块,并在集群中的多
















