Hadoop版本区别
简介：
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它由Apache开发，并以其高可扩展性和可靠性而闻名。Hadoop由四个核心组件组成：Hadoop分布式文件系统（HDFS）、MapReduce计算模型、YARN资源管理器和Hadoop Common库。随着时间的推移，Hadoop不断发展和演变，推出了多个版本。本文将介绍Hadoop的不同版本以及它们之间的区别。
一级标题：Hadoop 1.x版本
Hadoop 1.x版本是最早推出的Hadoop版本，它包含了HDFS、MapReduce和Hadoop Common等核心模块。这个版本中的MapReduce计算模型是通过一个JobTracker来调度和跟踪任务的执行。但是，JobTracker的单点故障和性能瓶颈成为了使用Hadoop的主要难题。
二级标题：Hadoop 2.x版本
为了解决Hadoop 1.x版本的问题，Hadoop 2.x版本引入了YARN资源管理器。YARN（Yet Another Resource Negotiator）的出现使得Hadoop变得更加灵活。YARN将计算资源和集群管理分离开来，使得用户可以在同一集群上同时使用多个计算模型，如MapReduce、Spark、Tez等。这样，Hadoop 2.x版本大大增加了计算的灵活性和效率，并解决了Hadoop 1.x版本的性能瓶颈。
三级标题：Hadoop 3.x版本
Hadoop 3.x版本是目前最新的稳定版本，于2017年发布。这个版本引入了许多新特性和改进，包括Hadoop分布式文件系统的改进、容器化支持、高可用性改进以及可编程性的增强等。具体而言，Hadoop 3.x版本引入了Erasure Coding来减少存储成本；引入了Containerization来提高资源利用率和隔离性能；引入了HA NameNode来提高HDFS的可用性；引入了支持非定常集群的新功能，并提供了许多新的API供开发人员使用。
四级标题：总结
从Hadoop 1.x到Hadoop 3.x，Hadoop经历了多次版本更新和改进，不断提升了可扩展性、可靠性和性能。Hadoop 2.x版本引入的YARN架构解决了Hadoop 1.x版本的性能问题，并提升了计算的灵活性。而Hadoop 3.x版本则进一步改进了Hadoop分布式文件系统、容器化支持、高可用性和可编程性，使得Hadoop能够更好地满足不同应用场景的需求。通过了解不同版本的区别，用户可以选择最适合自己需求的Hadoop版本，从而更好地利用分布式计算的优势。
