写在前面

本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!

本专栏目录结构和文献引用请见1000个问题搞定大数据技术体系

解答

最低Java版本要求从Java7变为Java8
HDFS支持纠删码(erasure coding)
YARN时间线服务 v2(YARN Timeline Service v2)
YARN资源类型一般化
重写Shell脚本
覆盖客户端的jar(Shaded client jars)
支持Opportunistic Containers和Distributed Scheduling
MapReduce任务级本地优化
支持多余2个以上的NameNodes
修改了多重服务的默认端口
提供文件系统连接器(filesystem connector),支持Microsoft Azure Data Lake和Aliyun对象存储系统
数据节点内置平衡器(Intra-datanode balancer)
重写了守护进程和任务的堆管理机制
S3Guard:为S3A文件系统客户端提供一致性和元数据缓存
HDFS的基于路由器互联(HDFS Router-Based Federation)
基于API配置的Capacity Scheduler queue configuration

补充

最低Java版本要求从Java7变为Java8

所有Hadoop的jar都是基于Java 8运行是版本进行编译执行的,仍在使用Java 7或更低Java版本的用户需要升级到Java 8。

HDFS支持纠删码(erasure coding)

  • 纠删码是一种比副本存储更节省存储空间的数据持久化存储方法。

比如Reed-Solomon(10,4)标准编码技术只需要1.4倍的空间开销,而标准的HDFS副本技术则需要3倍的空间开销。
由于纠删码额外开销主要在于重建和远程读写,它通常用来存储不经常使用的数据(冷数据)。
另外,在使用这个新特性时,用户还需要考虑网络和CPU开销。

  • 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。

YARN时间线服务 v2(YARN Timeline Service v2)

  • YARN Timeline Service v.2用来应对两个主要挑战:

    1. 提高时间线服务的可扩展性、可靠性,
    2. 通过引入流(flow)和聚合(aggregation)来增强可用性。
  • 在hadoop2.4版本之前对任务执行的监控只开发了针对MR的Job History Server,它可以提供给用户用户查询已经运行完成的作业的信息,但是后来,随着在YARN上面集成的越来越多的计算框架,比如spark、Tez,也有必要为基于这些计算引擎的技术开发相应的作业任务监控工具,所以hadoop的开发人员就考虑开发一款更加通用的Job History Server,即YARN Timeline Server

YARN资源类型一般化

Yarn资源模型已经被一般化,可以支持用户自定义的可计算资源类型,而不仅仅是CPU和内存。

比如,集群管理员可以定义像GPU数量,软件序列号、本地连接的存储的资源。然后,Yarn任务能够在这些可用资源上进行调度。

重写Shell脚本

Hadoop的shell脚本被重写,修补了许多长期存在的bug,并增加了一些新的特性。

覆盖客户端的jar(Shaded client jars)

  • 在2.x版本中,hadoop-client Maven artifact配置将会拉取hadoop的传递依赖到hadoop应用程序的环境变量,这回带来传递依赖的版本和应用程序的版本相冲突的问题。
  • HADOOP-11804 添加新 hadoop-client-api和hadoop-client-runtime artifact,将hadoop的依赖隔离在一个单一Jar包中,也就避免hadoop依赖渗透到应用程序的类路径中。

支持Opportunistic Containers和Distributed Scheduling

ExecutionType概念被引入,这样一来,应用能够通过Opportunistic的一个执行类型来请求容器。

即使在调度时,没有可用的资源,这种类型的容器也会分发给NM中执行程序。在这种情况下,容器将被放入NM的队列中,等待可用资源,以便执行。

Opportunistic container优先级要比默认GuaranteedContainer低,在需要的情况下,其资源会被抢占,以便Guaranteed container使用。这样就需要提高集群的使用率。

Opportunistic container默认被中央RM分配,但是,目前已经增加分布式调度器的支持,该分布式调度器做为AMRProtocol解析器来实现。

MapReduce任务级本地优化

  • MapReduce添加了映射输出收集器的本地化实现的支持。对于密集型的洗牌操作(shuffle-intensive)jobs,可以带来30%的性能提升。

支持多余2个以上的NameNodes

针对HDFS NameNode的高可用性,最初实现方式是提供一个活跃的(active)NameNode和一个备用的(Standby)NameNode。

通过对3个JournalNode的法定数量的复制编辑,使得这种架构能够对系统中任何一个节点的故障进行容错。

该功能能够通过运行更多备用NameNode来提供更高的容错性,满足一些部署的需求。比如,通过配置3个NameNode和5个JournalNode,集群能够实现两个节点故障的容错。

修改了多重服务的默认端口

在之前的Hadoop版本中,多重Hadoop服务的默认端口在Linux临时端口范围内容(32768-61000),这就意味着,在启动过程中,一些服务器由于端口冲突会启动失败。

这些冲突端口已经从临时端口范围移除,NameNode、Secondary NameNode、DataNode和KMS会受到影响。

文档已经做了相应的修改,可以通过阅读发布说明 HDFS-9427和HADOOP-12811详细了解所有被修改的端口

提供文件系统连接器(filesystem connector),支持Microsoft Azure Data Lake和Aliyun对象存储系统

Hadoop支持和Microsoft Azure Data Lake和Aliyun对象存储系统集成,并将其作为Hadoop兼容的文件系统

数据节点内置平衡器(Intra-datanode balancer)

在单一DataNode管理多个磁盘情况下,在执行普通的写操作时,每个磁盘用量比较平均。但是,当添加或者更换磁盘时,将会导致一个DataNode磁盘用量的严重不均衡。

由于目前HDFS均衡器关注点在于DataNode之间(inter-),而不是intra-,所以不能处理这种不均衡情况。

在hadoop3 中,通过DataNode内部均衡功能Intra-data节点平衡器已经可以处理上述情况,可以通过hdfs diskbalancer Cli来调用。

重写了守护进程和任务的堆管理机制

针对Hadoop守护进程和MapReduce任务的堆管理机制,Hadoop3 做了一系列的修改。

HADOOP-10950 引入配置守护进程堆大小的新方法。特别地,HADOOP_HEAPSIZE配置方式已经被弃用,可以根据主机的内存大小进行自动调整。

MAPREDUCE-5785 简化了MAP的配置,减少了任务堆的大小,所以不需要再任务配置和Java可选项中明确指出需要的堆大小。已经明确指出堆大小的现有配置不会受到该改变的影响。

S3Guard:为S3A文件系统客户端提供一致性和元数据缓存

HADOOP-13345 为亚马逊S3存储的S3A客户端提供了可选特性:能够使用DynamoDB表作为文件和目录元数据的快速、一致性存储。

HDFS的基于路由器互联(HDFS Router-Based Federation)

HDFS Router-Based Federation添加了一个RPC路由层,为多个HDFS命名空间提供了一个联合视图。

这和现有的ViewFs、HDFS Federation功能类似,区别在于通过服务端管理表加载,而不是原来的客户端管理。从而简化了现存HDFS客户端接入federated cluster的操作。

基于API配置的Capacity Scheduler queue configuration

OrgQueue扩展了capacity scheduler,提供了一种编程方法,该方法提供了一个REST API来修改配置,用户可以通过远程调用来修改队列配置。

这样一来,队列的administer_queue ACL的管理员就可以实现自动化的队列配置管理。

上一篇 下一篇