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Hadoop的不同版本之间存在一些显著的区别，以下是一些主要的版本差异：
Hadoop 1.x vs Hadoop 2.x
YARN的引入：Hadoop 2.0引入了YARN（Yet Another Resource Negotiator），将Hadoop从以MapReduce为中心的平台转变为更加多功能的数据处理平台。容错机制：Hadoop 1.x主要通过复制来处理容错，而Hadoop 2.x可以通过Erasure编码处理容错。存储方案：Hadoop 1.x使用3X副本方案，而Hadoop 2.x支持HDFS中的擦除编码，存储开销从200%降低到50%。时间线服务：Hadoop 2.x使用具有可伸缩性问题的旧时间轴服务，而Hadoop 3.x改进了时间线服务v2，提高了时间线服务的可扩展性和可靠性。
Hadoop 2.x vs Hadoop 3.x
Java版本支持：Hadoop 2.x的最低Java支持版本是Java 7，而Hadoop 3.x的最低支持版本是Java 8。数据平衡：Hadoop 2.x使用HDFS平衡器进行数据平衡，而Hadoop 3.x使用Intra-data节点平衡器。文件系统支持：Hadoop 3.x扩展了对更多文件系统的支持，包括Microsoft Azure Data Lake文件系统。Datanode资源：在Hadoop 3.x中，Datanode资源可以用于其他应用程序，类似于Hadoop 2.x。MapReduce API兼容性：Hadoop 3.x保持了与Hadoop 1.x程序兼容的MR API，以便在Hadoop 3.x上执行。支持操作系统：Hadoop 3.x进一步支持了Microsoft Windows。单点故障（SPOF）：Hadoop 3.x具有SPOF的功能，Namenode失败后可以自动恢复，无需人工干预。HDFS联盟：Hadoop 3.x支持多个NameNode用于多个Namespace，提高了系统的可扩展性。YARN Timeline Service：Hadoop 3.x提供了新版本的YARN Timeline Service，提供了更加灵活和高效的应用程序历史记录和监控功能。Hadoop Common包的升级：Hadoop 3.x中升级了Hadoop Common包，包括一些新的功能和改进，以提高系统的性能和可靠性。流式数据处理改进：Hadoop 3.x中对流式数据处理功能进行了改进，包括对Apache Kafka和Apache Storm等流处理框架的更好支持。支持更多的硬件和操作系统平台：Hadoop 3.x扩展了对更多硬件和操作系统平台的支持。Shell脚本重构：Hadoop Shell脚本已被重写，以修复许多长期存在的错误并包括一些新功能。MapReduce任务本地优化：MapReduce增加了对map输出收集器的本地执行的支持，对于shuffle密集型工作，这可以使性能提高30%或更多。支持多个NameNode：Hadoop 3.x支持两个以上的NameNode，提高了群集的容错能力。默认服务端口变更：Hadoop 3.x中多个服务的默认端口已被更改，减少了与其他应用程序的端口冲突问题。DataNode内部负载均衡：Hadoop 3.x在DataNode内部添加了负载均衡功能，以优化数据存储和访问性能。支持文件系统连接器：Hadoop 3.x提供了对多种文件系统的连接器支持，增强了Hadoop与外部存储系统的集成能力。
Hadoop 3.3.x vs Hadoop 3.4.0
DistCp内存使用优化：Hadoop 3.4.0中添加了-useiterator选项，使用listStatusIterator构建列表，减少客户端构建列表时的内存使用。URI缓存：DFS客户端在创建socket地址时可以使用URI缓存，减少URI对象创建的频率。自动密钥库重新加载：增加了自动重新加载密钥库的功能。Quota初始化线程增加：NameNode启动过程中的默认Quota初始化线程数量从4增加到12。默认字符集替换为UTF-8：所有默认字符集使用已被替换为UTF-8。
这些是Hadoop不同版本之间的主要区别，每个新版本都在性能、可靠性、兼容性和易用性方面进行了改进和增强。