Hadoop 3.0以及未来

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摘要

文档介绍了Hadoop的历史发展历程，从2003年至2017年，涵盖了Hadoop 1.0、2.0及3.0的发布和重大事件。详细阐述了Hadoop 3.0的新特性，包括HDFS、YARN、MapReduce及Common组件的改进，如HDFS的更高性能名节点、Erasure Coding的完善，YARN的时态资源配置和调度增强，以及MapReduce的Task层次Native优化。文档还展望了Hadoop未来的发展方向，包括对象存储、更高性能Namenode、锁机制改进及Erasure Coding的完善。

AI总结

以下是文档内容的简要总结：

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### Hadoop 3.0以及未来

#### Hadoop 发展历程
- **2003-2017年**：Hadoop从Google GFS和MapReduce论文中孕育，逐步发展并成为Apache顶级项目，经历了Hadoop 1.0、2.0、3.0的版本迭代，并与其他大数据生态（如Spark、HBase、Hive等）共同成长。

#### Hadoop 3.0 主要特性
1. **Common**
-_upgrade JDK到8+，解决依赖冲突问题（Dependency Hell）通过Classpath隔离。
-优化Shell脚本。

2. **HDFS**
-引入对象存储（HDFS-7240）。
-提升NameNode性能，优化内存使用和锁机制。
-完善Erasure Coding，提升存储效率和容错能力。

3. **YARN**
-增强资源管理：动态资源配置、容器资源调整、资源隔离。
-改进调度和Timeline Service v.2。
-支持YARN Federation，提升集群扩展性。

4. **MapReduce**
-Task层面Native优化，提升Shuffle密集型任务性能upto 30%。

#### Hadoop 未来发展方向
1. **存储与计算分离**
-HDFS向对象存储方向演进，支持多种存储接口。
2. **云计算与存储虚拟化**
-深化云原生支持，优化存储虚拟化能力。
3. **多样化的计算框架**
-支持Batch、流处理、机器学习、SQL等多种计算模式，构建统一的数据分析平台。

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总结内容涵盖了Hadoop的发展脉络、3.0版本的核心特性及其未来趋势，重点突出存储、计算、资源管理等关键领域的优化与创新方向。