hadoop历史版本（hadoop 2021）

# Hadoop历史版本## 简介Hadoop是一个开源的分布式计算框架，最初由Doug Cutting和Mike Cafarella在2005年开发。它以Google的MapReduce和Google文件系统（GFS）的研究论文为基础，旨在支持大规模数据的存储和处理。Hadoop生态系统包括多个组件，如HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce、YARN（Yet Another Resource Negotiator）等，为大数据处理提供了强大的工具集。自2008年Hadoop 0.18.0版本发布以来，Hadoop经历了多个重要版本的迭代，不断优化性能、增强功能，并扩展了生态系统。本文将详细介绍Hadoop的历史版本及其关键特性。---## Hadoop版本发展概述### Hadoop 0.x系列：早期版本#### Hadoop 0.1.0 - 0.19.x -

发布时间

：2006年至2008年 -

主要特点

：- 初版Hadoop仅支持基本的分布式文件系统和MapReduce编程模型。- 文件系统（HDFS）尚未完全成熟，缺乏一些高级功能。- MapReduce框架较为简单，主要用于学术研究和小规模生产环境。 -

意义

：- 这一阶段奠定了Hadoop的基础架构，为后续版本的发展积累了经验。#### Hadoop 0.20.x -

发布时间

：2008年至2009年 -

主要特点

：- 引入了更稳定的HDFS和MapReduce实现。- 增强了对集群管理的支持。- 支持更多的输入输出格式和序列化机制。 -

意义

：- 此版本成为许多企业部署Hadoop的首选版本，标志着Hadoop从实验室走向实际应用。---### Hadoop 1.x系列：稳定与扩展#### Hadoop 1.0.0 -

发布时间

：2012年1月 -

主要特点

：- 正式发布了Hadoop 1.x版本，进一步增强了系统的稳定性和性能。- 提供了统一的API接口，简化了开发者的使用体验。- 对集群资源调度进行了优化。 -

意义

：- Hadoop 1.0.0成为当时最广泛使用的版本之一，推动了大数据技术的普及。#### Hadoop 1.2.x 和 1.4.x -

发布时间

：2013年至2014年 -

主要特点

：- 引入了压缩算法的优化和支持。- 增强了安全性和容错能力。- 改进了MapReduce的性能和可扩展性。 -

意义

：- 这些版本进一步巩固了Hadoop在大数据领域的领先地位，吸引了更多开发者和企业的关注。---### Hadoop 2.x系列：引入YARN#### Hadoop 2.0.0 -

发布时间

：2013年10月 -

主要特点

：- 引入了YARN（Yet Another Resource Negotiator），实现了资源管理和任务调度的分离。- 提升了集群的灵活性和扩展性。- 支持多种计算框架，如Spark、Tez等。 -

意义

：- YARN的引入彻底改变了Hadoop的架构，使Hadoop能够支持更多类型的工作负载。#### Hadoop 2.2.x 至 2.7.x -

发布时间

：2013年至2015年 -

主要特点

：- 不断优化YARN的性能和稳定性。- 增强了HDFS的安全性和可靠性。- 支持更多的数据处理框架和工具。 -

意义

：- 这一阶段的版本为企业级用户提供了更加完善的大数据解决方案。---### Hadoop 3.x系列：面向未来的创新#### Hadoop 3.0.0 -

发布时间

：2018年12月 -

主要特点

：- 引入了Erasure Coding（纠删码），显著降低了存储成本。- 支持多活跃NameNode（HA），提高了高可用性。- 增强了对云平台的支持。 -

意义

：- Hadoop 3.0.0标志着Hadoop向云原生方向迈进了一大步。#### Hadoop 3.1.x 至 3.3.x -

发布时间

：2019年至2021年 -

主要特点

：- 持续优化性能和安全性。- 增加了对Kubernetes的支持，方便容器化部署。- 改进了数据压缩和解压效率。 -

意义

：- 这些版本进一步提升了Hadoop在现代数据中心中的竞争力。---## 总结Hadoop的历史版本记录了其从一个简单的分布式文件系统和MapReduce框架，发展成为一个完整的生态系统的过程。每个版本都带来了新的特性和改进，满足了不同场景下的需求。如今，Hadoop仍然是大数据领域的重要基石，尽管近年来云计算和流处理技术的兴起对其地位构成了一定挑战，但Hadoop依然保持着强大的生命力和广泛的影响力。未来，随着技术的不断发展，Hadoop将继续演进，为用户提供更加高效、灵活和可靠的大数据解决方案。

Hadoop历史版本

简介Hadoop是一个开源的分布式计算框架，最初由Doug Cutting和Mike Cafarella在2005年开发。它以Google的MapReduce和Google文件系统（GFS）的研究论文为基础，旨在支持大规模数据的存储和处理。Hadoop生态系统包括多个组件，如HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce、YARN（Yet Another Resource Negotiator）等，为大数据处理提供了强大的工具集。自2008年Hadoop 0.18.0版本发布以来，Hadoop经历了多个重要版本的迭代，不断优化性能、增强功能，并扩展了生态系统。本文将详细介绍Hadoop的历史版本及其关键特性。---

Hadoop版本发展概述

Hadoop 0.x系列：早期版本

Hadoop 0.1.0 - 0.19.x - **发布时间**：2006年至2008年 - **主要特点**：- 初版Hadoop仅支持基本的分布式文件系统和MapReduce编程模型。- 文件系统（HDFS）尚未完全成熟，缺乏一些高级功能。- MapReduce框架较为简单，主要用于学术研究和小规模生产环境。 - **意义**：- 这一阶段奠定了Hadoop的基础架构，为后续版本的发展积累了经验。

Hadoop 0.20.x - **发布时间**：2008年至2009年 - **主要特点**：- 引入了更稳定的HDFS和MapReduce实现。- 增强了对集群管理的支持。- 支持更多的输入输出格式和序列化机制。 - **意义**：- 此版本成为许多企业部署Hadoop的首选版本，标志着Hadoop从实验室走向实际应用。---

Hadoop 1.x系列：稳定与扩展

Hadoop 1.0.0 - **发布时间**：2012年1月 - **主要特点**：- 正式发布了Hadoop 1.x版本，进一步增强了系统的稳定性和性能。- 提供了统一的API接口，简化了开发者的使用体验。- 对集群资源调度进行了优化。 - **意义**：- Hadoop 1.0.0成为当时最广泛使用的版本之一，推动了大数据技术的普及。

Hadoop 1.2.x 和 1.4.x - **发布时间**：2013年至2014年 - **主要特点**：- 引入了压缩算法的优化和支持。- 增强了安全性和容错能力。- 改进了MapReduce的性能和可扩展性。 - **意义**：- 这些版本进一步巩固了Hadoop在大数据领域的领先地位，吸引了更多开发者和企业的关注。---

Hadoop 2.x系列：引入YARN

Hadoop 2.0.0 - **发布时间**：2013年10月 - **主要特点**：- 引入了YARN（Yet Another Resource Negotiator），实现了资源管理和任务调度的分离。- 提升了集群的灵活性和扩展性。- 支持多种计算框架，如Spark、Tez等。 - **意义**：- YARN的引入彻底改变了Hadoop的架构，使Hadoop能够支持更多类型的工作负载。

Hadoop 2.2.x 至 2.7.x - **发布时间**：2013年至2015年 - **主要特点**：- 不断优化YARN的性能和稳定性。- 增强了HDFS的安全性和可靠性。- 支持更多的数据处理框架和工具。 - **意义**：- 这一阶段的版本为企业级用户提供了更加完善的大数据解决方案。---

Hadoop 3.x系列：面向未来的创新

Hadoop 3.0.0 - **发布时间**：2018年12月 - **主要特点**：- 引入了Erasure Coding（纠删码），显著降低了存储成本。- 支持多活跃NameNode（HA），提高了高可用性。- 增强了对云平台的支持。 - **意义**：- Hadoop 3.0.0标志着Hadoop向云原生方向迈进了一大步。

Hadoop 3.1.x 至 3.3.x - **发布时间**：2019年至2021年 - **主要特点**：- 持续优化性能和安全性。- 增加了对Kubernetes的支持，方便容器化部署。- 改进了数据压缩和解压效率。 - **意义**：- 这些版本进一步提升了Hadoop在现代数据中心中的竞争力。---

总结Hadoop的历史版本记录了其从一个简单的分布式文件系统和MapReduce框架，发展成为一个完整的生态系统的过程。每个版本都带来了新的特性和改进，满足了不同场景下的需求。如今，Hadoop仍然是大数据领域的重要基石，尽管近年来云计算和流处理技术的兴起对其地位构成了一定挑战，但Hadoop依然保持着强大的生命力和广泛的影响力。未来，随着技术的不断发展，Hadoop将继续演进，为用户提供更加高效、灵活和可靠的大数据解决方案。