hadoop简介比Spark快10倍的Hadoop3.0有哪些实用新特性

hadoop权威指南第三版和第四版的区别

《hadoop权威指南(第3版)》 ，适合基础学习的读者阅读，扫描清晰，描述深入浅出。

《hadoop权威指南(第3版)》是hadoop权威参考。

Hadoop权威指南 1、简介 《Hadoop权威指南》是2010年清华大学出版社出版的图书，作者是怀特。

本书从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。

2、内容介绍 《Hadoop权威指南(中文版)》从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。

全书共14章，3个附录，涉及的主题包括：Haddoop简介；MapReduce简介：Hadoop分布式文件系统；Hadoop的I/O、MapReduee应用程序开发：MapReduee的工作机制；MapReduee的类型和格式；MapReduce的特性；如何安装Hadoop集群，如何管理Hadoop：Pig简介；Hbase简介；ZooKeeper简介，最后还提供了丰富的案例分析。

Hadoop现在已经广泛应用于包 括 FaceBook,Twitter, (Amr Awadallah)等公司，通常情况下这些机群包括数以千计的服务器和数以万计的CPU。

Hadoop 作为基础云计算平台 ，包括了超过 100 个的用户可配置参数 ( 版本 0.19.2) ， 而这些参数中很大一部分对所部署的 Hadoop 系统性能具有极大的影响。

平台即服务 (PaaS）主要关注软件框架或服务，提供在基础设施中进行“云”计算所用的 API。

本书是Hadoop权威参考，程序员可从中探索如何分析海量数据集，管理员可以从中了解如何安装与运行Hadoop集群。

能简述下hadoop的主要组件吗

目前开源hadoop只包含hdfs,mr,和yarn，yarn是hadoop2新增组件。

hdfs是hadoop分布式文件系统，主要采用多备份方式存储文件，可以对接hive和hbase等产品并存储对应数据。

mapreduce是大数据处理并行框架，用户可以编写自己的程序调用mr框架并行的处理大数据，在调用过程中可以调整m和r的数目。

不过总的来说编程相对复杂，因此诞生了hive. yarn作为新生控件，主要管理hadoop各个模块运行过程中的任务调度，目前主要有公平调度与容量调度两种模型. 如果需要其他组件，需要单独下载安装。

apache zookeeper是干什么的

简介　　ZooKeeper是Hadoop的正式子项目，它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。

ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。

　　Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现.是高有效和可靠的协同工作系统.Zookeeper能够用来leader选举,配置信息维护等.在一个分布式的环境中,我们需要一个Master实例或存储一些配置信息,确保文件写入的一致性等.[1] 　　ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，包含一个简单的原语集，是Hadoop和Hbase的重要组件。

说白了是hadoop的组件之一，用来管理hadoop。

Hadoop，大数据，云计算三者之间有什么关系

大数据和云计算是何关系?关于大数据和云计算的关系人们通常会有误解。

而且也会把它们混起来说，分别做一句话直白解释就是：云计算就是硬件资源的虚拟化;大数据就是海量数据的高效处理。

大数据、hadoop及云计算之间到底是什么关系呢? 大数据开发入门 课程：hadoop大数据与hadoop云计算，Hadoop最擅长的事情就是可以高效地处理海量规模的数据，这样Hadoop就和大数据及云计算结下了不解之缘。

先介绍与大数据相关的内容，然后讲解Hadoop、大数据以及云计算之间的关系，使读者从大数据和云计算的角度来认识Hadoop。

正是由于大数据对系统提出了很多极限的要求，不论是存储、传输还是计算，现有计算技术难以满足大数据的需求，因此整个IT架构的革命性重构势在必行，存储能力的增长远远赶不上数据的增长，设计最合理的分层存储架构已成为信息系统的关键。

分布式存储架构不仅需要scale up式的可扩展性，也需要scale out式的可扩展性，因此大数据处理离不开云计算技术，云计算可为大数据提供弹性可扩展的基础设施支撑环境以及数据服务的高效模式，大数据则为云计算提供了新的商业价值，大数据技术与云计算技术必将有更完美的结合。

我们知道云计算的关键技术包括分布式并行计算、分布式存储以及分布式数据管理技术，而Hadoop就是一个实现了Google云计算系统的开源平台，包括并行计算模型MapReduce、分布式文件系统HDFS，以及分布式数据库Hbase，同时Hadoop的相关项目也很丰富，包括ZooKeeper、Pig、Chukwa、Hive、hbase、Mahout等，这些项目都使得Hadoop成为一个很大很完备的生态链系统。

目前使用Hadoop技术实现的云计算平台包括IBM的蓝云，雅虎、英特尔的“云计划”，百度的云计算基础架构，阿里巴巴云计算平台，以及中国移动的BigCloud大云平台。

总而言之，用一句话概括就是云计算因大数据问题而生，大数据驱动了云计算的发展，而Hadoop在大数据和云计算之间建起了一座坚实可靠的桥梁。

东时Java大数据培训培养能够满足企业要求的以java web开发技术为主要能力的工程师。

完成学习后的工程师应当胜任java web开发工程师、大数据开发工程师等职位。

比Spark快10倍的Hadoop3.0有哪些实用新特性

1. Hadoop 3.0简介 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hadoop 3.0。

Hadoop 3.0的alpha版预计今年夏天发布，GA版本11月或12月发布。

Hadoop 3.0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。

2. Hadoop 3.0新特性 Hadoop 3.0在功能和性能方面，对hadoop内核进行了多项重大改进，主要包括： 2.1 Hadoop Common （1）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.apache.hadoop.Records （2）Classpath 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。