Hadoop的演進從Hadoop 1到Hadoop 3主要是爲了提供更高的效率、更好的資源管理、更高的可靠性以及對更多數據處理方式的支持。下面是Hadoop 1, Hadoop 2, 和 Hadoop 3之間的主要區別和演進的原因： Hadoop 1 特點： 主要包括兩大核心組件：HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。Hadoop 1的資源管理和作業調度都由JobTracker完成，JobTracker同時負責資源管理和作業監控。局限性： 單點故障：NameNode是HDFS的單點故障。如果NameNode宕機，整個系統將無法使用。可擴展性：由于所有的資源管理和調度任務都由JobTracker管理，當集群規模增大時，JobTracker的性能成爲瓶頸。資源利用率：MapReduce作業中Map任務和Reduce任務不能獨立擴展，導致資源利用率不高。只支持MapReduce計算模型，不適用于其他類型的計算任務，如圖處理、叠代計算等。Hadoop 2 主要改進： 引入了YARN（Yet Another Resource Negotiator），將資源管理和作業調度的功能分開：ResourceManager：負責系統的資源管理。ApplicationMaster：每個應用程序（如一個MapReduce作業）有其自己的ApplicationMaster，負責該應用的資源協調和監控。支持了NameNode的高可用性配置，可以通過配置活動和備用NameNode來防止單點故障。優點： 更好的資源管理：允許更靈活的資源分配，提高資源利用率。可擴展性：ResourceManager僅管理資源，而不負責作業調度，極大提高了系統的擴展性。多框架支持：除了MapReduce，還可以支持其他計算框架，如Apache Spark、Apache Tez等。Hadoop 3 主要改進： 支持更多的NameNode和更高的可擴展性，允許構建更大的集群。增加了Erasure Coding（糾刪碼），提高了存儲效率，降低了存儲成本。改進了YARN資源管理模型，增加了對Docker容器的支持。優點： 更高的數據存儲效率：通過Erasure Coding，相比Hadoop 2使用的三份數據複制，可以節省大量的存儲空間。更大的集群規模：支持更多的數據節點和更大的集群。更強的資源管理：引入了更多的調度策略和容器化支持，使得資源管理更加靈活。爲什麽這樣演進 Hadoop的這些演進主要是爲了解決早期版本中存在的問題，如資源管理效率低下、系統可擴展性差、對新類型計算模型支持不足等。隨著數據處理需求的多樣化和技術的發展，Hadoop不斷演進以滿足更高效、更可靠、更靈活的大數據處理需求。