Hadoop3.x新特性概述

Hadoop3.x中增强了很多特性，在Hadoop3.x中，不再允许使用jdk1.7，要求jdk1.8以上版本。这是因为Hadoop 2.0是基于JDK 1.7开发的，而JDK 1.7在2015年4月已停止更新，这直接迫使Hadoop社区基于JDK 1.8重新发布一个新的Hadoop版本，而这正是Hadoop3.x。

Hadoop3.x以后将会调整方案架构，将Mapreduce基于内存+io+磁盘，共同处理数据。

Hadoop3.x中引入了一些重要的功能和优化，包括HDFS可擦除编码、多Namenode支持、MR Native Task优化、YARN基于cgroup的内存和磁盘IO隔离、YARN container resizing等。

Hadoop3.x官方文档地址(http://hadoop.apache.org/docs/r3.0.1/)

Common改进

精简Hadoop内核，包括剔除过期的API和实现，将默认组件实现替换成最高效的实现,比如将FileOutputCommitter缺省实现换为v2版本，废除hftp转由webhdfs替代，移除Hadoop子实现序列化库org.apache.hadoop.Records
lasspath isolation以防止不同版本jar包冲突，比如google Guava在混合使用Hadoop、HBase和Spark时，很容易产生冲突。(https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-11656)
Shell脚本重构。 Hadoop 3.0对Hadoop的管理脚本进行了重构，修复了大量bug，增加了新特性，支持动态命令等。使用方式上则和之前版本的一致。(https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-9902)

HDFS改进

HDFS支持数据的擦除编码，这使得HDFS在不降低可靠性的前提下，节省一半存储空间。(https://issues.apache.org/jira/browse/HDFS-7285)
多NameNode支持，即支持一个集群中，一个active、多个standby namenode部署方式。注：多ResourceManager特性在hadoop 2.0中已经支持。(https://issues.apache.org/jira/browse/HDFS-6440)

关于这两个特性的官方文档地址(http://hadoop.apache.org/docs/r3.0.1/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HDFSErasureCoding.html),(http://hadoop.apache.org/docs/r3.0.1/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HDFSHighAvailabilityWithQJM.html)

YARN改进

基于cgroup的内存隔离和IO Disk隔离(https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-2619)
用curator实现RM leader选举(https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-4438)
containerresizing(https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-1197)
Timelineserver next generation(https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-2928)

官方文档地址(https://hadoop.apache.org/docs/r3.0.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/TimelineServiceV2.html)

MapReduce改进

Tasknative优化。为MapReduce增加了C/C++的map output collector实现（包括Spill，Sort和IFile等），通过作业级别参数调整就可切换到该实现上。对于shuffle密集型应用，其性能可提高约30%。(https://issues.apache.org/jira/browse/MAPREDUCE-2841)
MapReduce内存参数自动推断。在Hadoop 2.0中，为MapReduce作业设置内存参数非常繁琐，涉及到两个参数：mapreduce.{map,reduce}.memory.mb和mapreduce.
{map,reduce}.java.opts，一旦设置不合理，则会使得内存资源浪费严重，比如将前者设置为4096MB，但后者却是“-Xmx2g”，则剩余2g实际上无法让java heap使用到。(https://issues.apache.org/jira/browse/MAPREDUCE-5785)

其他

添加新的 hadoop-client-api 和 hadoop-client-runtime 组件到一个单独的jar包里，以此解决依赖不兼容的问题。(https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-11804)
支持微软的Azure分布式文件系统和阿里的aliyun分布式文件系统。