关于hadoop是什么
Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。下面品才小编为大家收集整理的相关资料。欢迎大家阅读!!!
关于hadoop是什么
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求，可以以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。
hadoop优点
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：
⒈高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
⒉高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
⒊高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的`动态平衡，因此处理速度非常快。
⒋高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。
Hadoop 3.0新特性预览
1. Hadoop 3.0简介
Hadoop 2.0是基于JDK 1.7开发的，而JDK 1.7在2015年4月已停止更新，这直接迫使Hadoop社区基于JDK 1.8重新发布一个新的Hadoop版本，而这正是hadoop 3.0。
Hadoop 3.0的alpha版预计今年夏天发布，GA版本11月或12月发布。
Hadoop 3.0中引入了一些重要的功能和优化，包括HDFS 可擦除编码、多Namenode支持、MR Native Task优化、YARN基于cgroup的内存和磁盘IO隔离、YARN container resizing等。
2. Hadoop 3.0新特性
Hadoop 3.0在功能和性能方面，对hadoop内核进行了多项重大改进，主要包括：
2.1 Hadoop Common
(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jar包冲突，比如google Guava在混合使用Hadoop、HBase和Spark时，很容易产生冲突。(https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-11656)
(3)Shell脚本重构。 Hadoop 3.0对Hadoop的管理脚本进行了重构，修复了大量bug，增加了新特性，支持动态命令等。https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-9902
2.2 Hadoop HDFS
(1)HDFS支持数据的擦除编码，这使得HDFS在不降低可靠性的前提下，节省一半存储空间。(https://issues.apache.org/jira/browse/HDFS-7285)
(2)多NameNode支持，即支持一个集群中，一个active、多个standby namenode部署方式。注：多ResourceManager特性在hadoop 2.0中已经支持。(https://issues.apache.org/jira/browse/HDFS-6440)
2.3 Hadoop MapReduce
(1)Tasknative优化。为MapReduce增加了C/C++的map output collector实现(包括Spill，Sort和IFile等)，通过作业级别参数调整就可切换到该实现上。对于shuffle密集型应用，其性能可提高约30%。(https://issues.apache.org/jira/browse/MAPREDUCE-2841)
(2)MapReduce内存参数自动推断。在Hadoop 2.0中，为MapReduce作业设置内存参数非常繁琐，涉及到两个参数：mapreduce.{map,reduce}.memory.mb和mapreduce.{map,reduce}.java.opts，一旦设置不合理，则会使得内存资源浪费严重，比如将前者设置为4096MB，但后者却是“-Xmx2g”，则剩余2g实际上无法让java heap使用到。(https://issues.apache.org/jira/browse/MAPREDUCE-5785)
2.4 Hadoop YARN
(1)基于cgroup的内存隔离和IO Disk隔离(https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-2619)
(2)用curator实现RM leader选举(https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-4438)
(3)containerresizing(https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-1197)
(4)Timelineserver next generation (https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-2928)
3. Hadoop3.0总结
Hadoop 3.0的alpha版预计今年夏天发布，GA版本11月或12月发布。
Hadoop 3.0中引入了一些重要的功能和优化，包括HDFS 可擦除编码、多Namenode支持、MR Native Task优化、YARN基于cgroup的内存和磁盘IO隔离、YARN container resizing等。
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