Hadoop 3.x新特性[编辑 | 编辑源代码]

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[编辑 | 编辑源代码]

1. Erasure Coding（纠删码）[编辑 | 编辑源代码]

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[编辑 | 编辑源代码]

数据被分为 $k$ 个数据块，并生成 $m$ 个校验块。
可容忍最多 $m$ 个块丢失（例如RS(6,3)可容忍3块丢失）。

启用EC示例[编辑 | 编辑源代码]

# 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

2. YARN资源类型扩展[编辑 | 编辑源代码]

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[编辑 | 编辑源代码]

<!-- yarn-site.xml 配置 -->
<property>
  <name>yarn.resource-types</name>
  <value>yarn.io/gpu</value>
</property>

3. YARN Timeline Service v2[编辑 | 编辑源代码]

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。

实际案例[编辑 | 编辑源代码]

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[编辑 | 编辑源代码]

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

# 滚动升级示例
hdfs dfsadmin -rollingUpgrade prepare
hdfs dfsadmin -rollingUpgrade query

性能对比[编辑 | 编辑源代码]

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[编辑 | 编辑源代码]

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。