Hadoop 2.x与3.x 22点比较:3.x将节省大量存储空间

简介: Hadoop 2.x与3.x 22点比较:3.x将节省大量存储空间

一、目的


在这篇文章中,我们将讨论Hadoop 2.x与Hadoop 3.x之间的比较。 Hadoop3版本中添加了哪些新功能,Hadoop3中兼容的Hadoop 2程序,Hadoop 2和Hadoop 3有什么区别?

054fe66862e8c895c18f273d9a7d9cc5.jpg

二、Hadoop 2.x与Hadoop 3.x比较



本节将讲述Hadoop 2.x与Hadoop 3.x之间的22个差异。 现在让我们逐一讨论


2.1License

Hadoop 2.x - Apache 2.0,开源

Hadoop 3.x - Apache 2.0,开源


2.2支持的最低Java版本

Hadoop 2.x - java的最低支持版本是java 7

Hadoop 3.x - java的最低支持版本是java 8


2.3容错

Hadoop 2.x - 可以通过复制(浪费空间)来处理容错。

Hadoop 3.x - 可以通过Erasure编码处理容错。


2.4数据平衡

Hadoop 2.x - 对于数据平衡使用HDFS平衡器。

Hadoop 3.x - 对于数据平衡使用Intra-data节点平衡器,该平衡器通过HDFS磁盘平衡器CLI调用。


2.5存储Scheme

Hadoop 2.x - 使用3X副本Scheme

Hadoop 3.x - 支持HDFS中的擦除编码。


2.6存储开销

Hadoop 2.x - HDFS在存储空间中有200%的开销。

Hadoop 3.x - 存储开销仅为50%。


2.7存储开销示例

Hadoop 2.x - 如果有6个块,那么由于副本方案(Scheme),将有18个块占用空间。

Hadoop 3.x - 如果有6个块,那么空间9个块,中6块空间,3块用于奇偶校验。


2.8YARN时间线服务

Hadoop 2.x - 使用具有可伸缩性问题的旧时间轴服务。

Hadoop 3.x - 改进时间线服务v2并提高时间线服务的可扩展性和可靠性。


2.9默认端口范围

Hadoop 2.x - 在Hadoop 2.0中,一些默认端口是Linux临时端口范围。所以在启动时,他们将无法绑定。

Hadoop 3.x - 但是在Hadoop 3.0中,这些端口已经移出了短暂的范围。


2.10工具

Hadoop 2.x - 使用Hive,pig,Tez,Hama,Giraph和其他Hadoop工具。

Hadoop 3.x - 可以使用Hive,pig,Tez,Hama,Giraph和其他Hadoop工具。


2.11兼容的文件系统

Hadoop 2.x - HDFS(默认FS),FTP文件系统:它将所有数据存储在可远程访问的FTP服务器上。 Amazon S3(简单存储服务)文件系统Windows Azure存储Blob(WASB)文件系统。

Hadoop 3.x - 它支持所有前面以及Microsoft Azure Data Lake文件系统。


2.12Datanode资源

Hadoop 2.x - Datanode资源不专用于MapReduce,我们可以将它用于其他应用程序。

Hadoop 3.x - 此处数据节点资源也可用于其他应用程序。


2.13MR API兼容性

Hadoop 2.x - 与Hadoop 1.x程序兼容的MR API,可在Hadoop 2.X上执行

Hadoop 3.x - 此处,MR API与运行Hadoop 1.x程序兼容,以便在Hadoop 3.X上执行


2.14支持Microsoft Windows

Hadoop 2.x - 它可以部署在Windows上。

Hadoop 3.x - 它也支持Windows。


2.15插槽/容器

Hadoop 2.x - Hadoop 1适用于插槽的概念,但Hadoop 2.X适用于容器的概念。通过容器,我们可以运行通用任务。

Hadoop 3.x - 它也适用于容器的概念。


2.16单点故障

Hadoop 2.x - 具有SPOF的功能,因此只要Namenode失败,它就会自动恢复。

Hadoop 3.x - 具有SPOF的功能,因此只要Namenode失败,它就会自动恢复,无需人工干预就可以克服它。


2.17HDFS联盟

Hadoop 2.x - 在Hadoop 1.0中,只有一个NameNode来管理所有Namespace,但在Hadoop 2.0中,多个NameNode用于多个Namespace。

Hadoop 3.x - Hadoop 3.x还有多个名称空间用于多个名称空间。


2.18可扩展性

Hadoop 2.x - 我们可以扩展到每个群集10,000个节点。

Hadoop 3.x - 更好的可扩展性。 我们可以为每个群集扩展超过10,000个节点。


2.19更快地访问数据

Hadoop 2.x - 由于数据节点缓存,我们可以快速访问数据。

Hadoop 3.x - 这里也通过Datanode缓存我们可以快速访问数据。


2.20HDFS快照

Hadoop 2.x - Hadoop 2增加了对快照的支持。 它为用户错误提供灾难恢复和保护。

Hadoop 3.x - Hadoop 2也支持快照功能。


2.21平台

Hadoop 2.x - 可以作为各种数据分析的平台,可以运行事件处理,流媒体和实时操作。

Hadoop 3.x - 这里也可以在YARN的顶部运行事件处理,流媒体和实时操作。


2.22群集资源管理

Hadoop 2.x - 对于群集资源管理,它使用YARN。 它提高了可扩展性,高可用性,多租户。

Hadoop 3.x - 对于集群,资源管理使用具有所有功能的YARN。



三、结论



正如我们已经讨论了Hadoop 2.x与Hadoop 3.x之间的22个重要差异,现在我们可以看到Hadoop 2和Hadoop 3哪个更好。


关于hadoop3.x的安装部署1套小视频,观众公众号,回复2可获取

目录
相关文章
|
6月前
|
存储 分布式计算 算法
Hadoop性能优化存储空间需求
【6月更文挑战第7天】
72 3
|
2月前
|
分布式计算 Kubernetes Hadoop
大数据-82 Spark 集群模式启动、集群架构、集群管理器 Spark的HelloWorld + Hadoop + HDFS
大数据-82 Spark 集群模式启动、集群架构、集群管理器 Spark的HelloWorld + Hadoop + HDFS
194 6
|
2月前
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
大数据-80 Spark 简要概述 系统架构 部署模式 与Hadoop MapReduce对比
大数据-80 Spark 简要概述 系统架构 部署模式 与Hadoop MapReduce对比
83 2
|
6天前
|
存储 分布式计算 大数据
Flume+Hadoop:打造你的大数据处理流水线
本文介绍了如何使用Apache Flume采集日志数据并上传至Hadoop分布式文件系统(HDFS)。Flume是一个高可用、可靠的分布式系统,适用于大规模日志数据的采集和传输。文章详细描述了Flume的安装、配置及启动过程,并通过具体示例展示了如何将本地日志数据实时传输到HDFS中。同时,还提供了验证步骤,确保数据成功上传。最后,补充说明了使用文件模式作为channel以避免数据丢失的方法。
34 4
|
1月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
数据湖技术:Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第27天】在大数据时代,数据湖技术凭借其灵活性和成本效益成为企业存储和分析大规模异构数据的首选。Hadoop和Spark作为数据湖技术的核心组件,通过HDFS存储数据和Spark进行高效计算,实现了数据处理的优化。本文探讨了Hadoop与Spark的最佳实践,包括数据存储、处理、安全和可视化等方面,展示了它们在实际应用中的协同效应。
115 2
|
1月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
数据湖技术:Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第26天】本文详细探讨了Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用,通过具体案例展示了两者的最佳实践。Hadoop的HDFS和MapReduce负责数据存储和预处理,确保高可靠性和容错性;Spark则凭借其高性能和丰富的API,进行深度分析和机器学习,实现高效的批处理和实时处理。
84 1
|
2月前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据体系知识学习(一):PySpark和Hadoop环境的搭建与测试
这篇文章是关于大数据体系知识学习的,主要介绍了Apache Spark的基本概念、特点、组件,以及如何安装配置Java、PySpark和Hadoop环境。文章还提供了详细的安装步骤和测试代码,帮助读者搭建和测试大数据环境。
81 1
|
2月前
|
存储 分布式计算 资源调度
大数据-04-Hadoop集群 集群群起 NameNode/DataNode启动 3台公网云 ResourceManager Yarn HDFS 集群启动 UI可视化查看 YarnUI(一)
大数据-04-Hadoop集群 集群群起 NameNode/DataNode启动 3台公网云 ResourceManager Yarn HDFS 集群启动 UI可视化查看 YarnUI(一)
88 5
|
2月前
|
资源调度 数据可视化 大数据
大数据-04-Hadoop集群 集群群起 NameNode/DataNode启动 3台公网云 ResourceManager Yarn HDFS 集群启动 UI可视化查看 YarnUI(二)
大数据-04-Hadoop集群 集群群起 NameNode/DataNode启动 3台公网云 ResourceManager Yarn HDFS 集群启动 UI可视化查看 YarnUI(二)
39 4
|
2月前
|
大数据 网络安全 数据安全/隐私保护
大数据-03-Hadoop集群 免密登录 超详细 3节点云 分发脚本 踩坑笔记 SSH免密 集群搭建(二)
大数据-03-Hadoop集群 免密登录 超详细 3节点云 分发脚本 踩坑笔记 SSH免密 集群搭建(二)
153 5

相关实验场景

更多