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= Hadoop 3.x新特性 =

Hadoop 3.x是Apache Hadoop生态系统的重要版本，引入了多项关键改进和新功能，旨在提升性能、可扩展性和资源利用率。本部分将详细介绍Hadoop 3.x的核心特性，包括Erasure Coding、基于GPU和FPGA的硬件加速、YARN Timeline Service v2等，并通过示例和图表帮助初学者和高级用户理解这些技术。

== 核心特性 ==

=== 1. Erasure Coding（纠删码） ===
Hadoop 3.x引入了纠删码（EC）作为HDFS的默认存储策略之一，替代传统的3副本机制，显著降低存储开销（从200%降至50%）。EC通过数学算法（如Reed-Solomon）将数据分块并生成校验块，允许在部分块丢失时恢复数据。

==== 原理 ====
* 数据被分为<math>k</math>个数据块，并生成<math>m</math>个校验块。
* 可容忍最多<math>m</math>个块丢失（例如RS(6,3)可容忍3块丢失）。

==== 启用EC示例 ====
<syntaxhighlight lang="bash">
# 设置存储策略为EC
hdfs ec -enablePolicy -policy RS-6-3-1024k
hdfs ec -setPolicy -path /data -policy RS-6-3-1024k
</syntaxhighlight>

=== 2. YARN资源类型扩展 ===
支持GPU和FPGA等异构资源调度，适用于机器学习和大规模计算场景。

==== 申请GPU资源示例 ====
<syntaxhighlight lang="xml">
<!-- yarn-site.xml 配置 -->
<property>
  <name>yarn.resource-types</name>
  <value>yarn.io/gpu</value>
</property>
</syntaxhighlight>

=== 3. YARN Timeline Service v2 ===
改进的Timeline Service提供分布式架构和更高吞吐量，支持微服务化部署。

<mermaid>
graph LR
  A[Client] -->|事件数据| B(Timeline Writer)
  B --> C[Apache HBase]
  C --> D[Timeline Reader]
  D --> A
</mermaid>

== 实际案例 ==
'''案例：某视频平台采用Hadoop 3.x的EC存储'''
* 原始需求：存储1PB视频文件，副本机制需3PB空间。
* 采用RS(6,3)后：仅需1.5PB，节省50%存储成本。
* 性能影响：CPU开销增加15%，但网络带宽节省显著。

== 兼容性与升级建议 ==
Hadoop 3.x保持API兼容性，但需注意：
* 最低Java版本要求JDK 8+
* HDFS滚动升级需遵循特定步骤
* MapReduce作业通常无需修改

<syntaxhighlight lang="bash">
# 滚动升级示例
hdfs dfsadmin -rollingUpgrade prepare
hdfs dfsadmin -rollingUpgrade query
</syntaxhighlight>

== 性能对比 ==
{| class="wikitable"
|+ Hadoop 2.x vs 3.x基准测试（1TB数据排序）
|-
! 指标 !! Hadoop 2.x !! Hadoop 3.x
|-
| 执行时间 || 1.2小时 || 58分钟
|-
| CPU利用率 || 65% || 72%
|-
| 存储占用 || 3TB || 1.5TB (EC)
|}

== 进阶特性 ==
* '''容器化支持'''：原生Docker集成
* '''Ozone对象存储'''：支持百亿级文件存储
* '''改进的S3A连接器'''：优化云存储访问性能

通过以上内容，开发者可以全面了解Hadoop 3.x的技术革新，并根据实际需求选择合适的功能特性。

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