Hadoop的演进从Hadoop 1到Hadoop 3主要是为了提供更高的效率、更好的资源管理、更高的可靠性以及对更多数据处理方式的支持。下面是Hadoop 1, Hadoop 2, 和 Hadoop 3之间的主要区别和演进的原因：

Hadoop 1

特点：

• 主要包括两大核心组件：HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。

• Hadoop 1的资源管理和作业调度都由JobTracker完成，JobTracker同时负责资源管理和作业监控。

局限性：

• 单点故障：NameNode是HDFS的单点故障。如果NameNode宕机，整个系统将无法使用。

• 可扩展性：由于所有的资源管理和调度任务都由JobTracker管理，当集群规模增大时，JobTracker的性能成为瓶颈。

• 资源利用率：MapReduce作业中Map任务和Reduce任务不能独立扩展，导致资源利用率不高。

• 只支持MapReduce计算模型，不适用于其他类型的计算任务，如图处理、迭代计算等。

Hadoop 2

主要改进：

• 引入了YARN（Yet Another Resource Negotiator），将资源管理和作业调度的功能分开：

  • ResourceManager：负责系统的资源管理。

  • ApplicationMaster：每个应用程序（如一个MapReduce作业）有其自己的ApplicationMaster，负责该应用的资源协调和监控。

• 支持了NameNode的高可用性配置，可以通过配置活动和备用NameNode来防止单点故障。

优点：

• 更好的资源管理：允许更灵活的资源分配，提高资源利用率。

• 可扩展性：ResourceManager仅管理资源，而不负责作业调度，极大提高了系统的扩展性。

• 多框架支持：除了MapReduce，还可以支持其他计算框架，如Apache Spark、Apache Tez等。

Hadoop 3

主要改进：

• 支持更多的NameNode和更高的可扩展性，允许构建更大的集群。

• 增加了Erasure Coding（纠删码），提高了存储效率，降低了存储成本。

• 改进了YARN资源管理模型，增加了对Docker容器的支持。

优点：

• 更高的数据存储效率：通过Erasure Coding，相比Hadoop 2使用的三份数据复制，可以节省大量的存储空间。

• 更大的集群规模：支持更多的数据节点和更大的集群。

• 更强的资源管理：引入了更多的调度策略和容器化支持，使得资源管理更加灵活。

为什么这样演进

Hadoop的这些演进主要是为了解决早期版本中存在的问题，如资源管理效率低下、系统可扩展性差、对新类型计算模型支持不足等。随着数据处理需求的多样化和技术的发展，Hadoop不断演进以满足更高效、更可靠、更灵活的大数据处理需求。