Hadoop大数据学习----脚本，超详细，一键搭建Hadoop完全分布式集群，
前言
首先，很多网友催我快出完全分布式，但是我做一篇文章要很久，因为我对文章要求比较高，绝对不做烂帖，看到这篇文章，我建议你收藏，如网友们所愿，详细讲解搭建步骤，喂奶式教学，手刃新手搭建Bug，深扒新手Bug底层原理，解密免密登录原理， 以及脚本核心原理，Hadoop2.x.x和Hadoop3.x.x的区别，带大家来感受一下，脚本一键搭建集群的力量，也感受一下以后搭建集群，还要不要一个一个服务器的手敲配置，还是那句话，剑指Hadoop3.1.3，以白话文说大数据，以开源为精神，为更多想学习Hadoop的人，提供便利。
不懂，留言，我们先搭建，后理论，不玩一把，都不知道我们在干嘛
Hadoop3.1.3下载地址：https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-3.1.3/
上一章回顾
上一章我们讲了一个官方给的案例，同时测试了一下，我们的Hadoop是正常能用的，环境变量也配置的很好，并且Hadoop帮我们做了一下简单的单词统计，我们也了解了，原来Hadoop自己也可以做单词统计，做计算的时候，不需要任何外力，至于后面为什么会用Hive，Spark，Flink去做计算，我们一步一步来，慢慢说，下面我们就尝试着搭建一下完全分布式。
本篇学习内容
1.学习Hadoop3.1.3完全分布式搭建
2.配置集群免密登录，方便集群之间的文件传输。
3.实现功能：
免密登录
一键搭建Hadoop集群
一键 启动 / 关闭 Hadoop集群
一键查询集群所有节点状态。
4.学习Hadoop的简单理论，先搭建，后理论，玩一下才知道怎么回事，学习是一个循序渐进的过程。
5.一般搭建中，遇到的Bug，怎么解决。
完全分布式的搭建
前期的准备
1）准备3台客户机（关闭防火墙、静态ip、主机名称）
2）安装JDK
3）配置环境变量
4）安装Hadoop
5）配置环境变量
6）配置集群
7）单点启动
8）配置ssh
9）群起并测试集群
1.为什么准备三台虚拟机，首先我说明一点，准备10台行不行，可以的，但是考虑到大家电脑性能，三台刚好可以搭建一个简单的集群，也能搞定我们搭建Hadoop这个事儿，够我们学习，所以我们定为三台，当然多搭建几个也可以，搭建虚拟机教程在前面，不会的自己翻我之前的帖子。
2.安装JDK、Hadoop、配置JDK、Hadoop环境变量，上一篇文章已经带着大家做过了，这里不再做，不懂的翻我之前的帖子。
3.思考集群配置，我们上篇文章已经讲过，Hadoop里面包含了HDFS，MR(Mapreduce)，Yarn，Commen这四大模块，这里再重新说一次。
HDFS：数据到Hadoop了，得有地方存吧？它就负责存储的
MR(Mapreduce)：负责计算，数据过来了，总得处理吧？它就是干这个的。
Yarn：负责任务调度，这个后面会去说，记住就是任务调度就行
Commen：辅助，玩联盟没辅助能行么？就这个道理，简单理解下。
首先我们启动三台虚拟机，具体配置不讲，上几篇文章都有。连接XShell。
设置免密登录
很多帖子发的免密登录我不想吐槽，实力带躺，好好看下面五杀操作
为什么设置免密
从一台虚拟机上登录到另一台需要密码，两个机子之间传输文件也需要密码，所以我们把密码直接设成免密，这样会更方便。
免密登录原理
第一步：
输入：ssh-keygen -t rsa，然后连敲四下回车
生成密钥对，id_rsa公钥和id_rsa.pub私钥。
第二步：
将公钥拷贝到要免密登录的目标机器上
依次输入命令：
ssh-copy-id hadoop101
ssh-copy-id hadoop102
ssh-copy-id hadoop103
第一次输入ssh-copy-id hadoop101会出现这个情况，
直接yes
出现这个直接输入root密码就可以
然后
ssh-copy-id hadoop102
ssh-copy-id hadoop103也是一样。
然后在hadoop102，hadoop103上同样输入ssh-keygen -t rsa，然后输入ssh-copy-id hadoop101，ssh-copy-id hadoop102，ssh-copy-id hadoop103这三条命令。重复上面操作，免密就成功了。
我们看一下102里面有个文件叫authorized_id，我们进去看一眼，它是什么，你们就懂了。
看到它每第三行最后末尾是hadoop101，hadoop102，hadoop103没？我现在是在102里看的这个文件，它里面代表已经有了101，102，103的公钥。这里就是免密的奥秘。
注意事项：
免密登录，只对当前用户永久生效，你换一个用户登录，还要重新配置免密登录。
如果你是其他用户，不是root，那么这个.ssh文件是隐藏文件在普通用户的home目录下。
测试免密登录
在hadoop103上面输入命令：
ssh hadoop101 目的：看看是否能瞬间登录到hadoop101不需要密码，然后再输入ssh hadoop102 每台虚拟机都要这样去测试，三台都能相互连通，则免密成功。
这里有没有免密失败的？怎么办？找帖子？不需要，由于烂贴太多，这里直接顺带着说一下，免得浪费时间。非常简单，删除公钥，重新再来一遍上面的操作，保险起见，把三台虚拟机的公钥都删了重新生成。
又有人问，id_rsa公钥，id_rsa.pub私钥在哪里？删除它俩就可以
博主喂奶式教学：cd /root/.ssh下就可以查看
制作一键分发脚本
在路径usr/local/bin目录下创建脚本名字自己定，我的是xsync
#!/bin/bash
#1. 判断参数个数
if [ $# -lt 1 ]
then
echo Not Enough Arguement!
exit;
fi
#2. 遍历集群所有机器
for host in hadoop101 hadoop102 hadoop103
do
echo ==================== $host ====================
#3. 遍历所有目录，挨个发送
for file in $@
do
#4 判断文件是否存在
if [ -e $file ]
then
#5. 获取父目录
pdir=$(cd -P $(dirname $file); pwd)
#6. 获取当前文件的名称
fname=$(basename $file)
ssh $host "mkdir -p $pdir"
rsync -av $pdir/$fname $host:$pdir
else
echo $file does not exists!
fi
done
done
脚本核心原理
这就是个简单的脚本，你们自己还可以完善，就是简单的实现分发的功能。
就这句：rsync -av
fname
pdir
为什么呢？
我们可以玩个游戏，我们现在有三台虚拟机，我想在103上面拿101上面的东西，在知道他密码的情况下，不经过他同意，可不可以，我们设置过免密了，如果没设置我们就得输入密码才能传，这里我们是直接就传输了，你们可以把密钥删了，玩一把
首先我们在Hadoop101的上创建一个文件
命令：
cd /opt/moudle/ 进入到module中
然后我们创建一个aaa.txt文件里面写上1234567
在103上输入命令去101上拿，还是那句话，我设置免密了，瞬间就能拿到，并放到我的103上的module中，如果你们想玩不带密码的，把公钥删了，上面已经教过了。
我们去看一下103中是不是什么都没有
没有，我就去101上拿，看能不能拿到，很不巧，拿到了。
思考题
我能不能在102上面讲101的东西给103？假如你在单位，同时知道了同事A的密码和同事B的密码，能不能不经过他俩同意，将他们的资料，文件，相互传输呢？自己可以试试，不会了可以私信，或者底下留言。
授权chmod 777 xsync
集群布局：
Hadoop101：我们配置NameNode，DataNode ，NodeManager
Hadoop102：我们配置DataNode，ResourceManager，NodeManager
Hadoop102：我们配置SecondaryNameNode，DataNode ，NodeManager
| hadoop101 | hadoop102 | hadoop103 | |
|---|---|---|---|
| HDFS | NameNode，DataNode | DataNode | SecondaryNameNode，DataNode |
| Yarn | NodeManager | ResourceManager，NodeManager | NodeManager |
Hadoop核心配置文件：
core-site.xml
hdfs-site.xml
yarn-site.xml
mapred-site.xml
hadoop-env.sh
配置workers(群起集群用的)
配置文件说明
Hadoop配置文件分两类：默认配置文件和自定义配置文件，只有用户想修改某一默认配置值时，才需要修改自定义配置文件，更改相应属性值。
默认配置文件：
| 要获取的默认文件 | 文件存放在Hadoop的jar包中的位置 |
|---|---|
| [core-default.xml] | hadoop-common-3.1.3.jar/ core-default.xml |
| [hdfs-default.xml] | hadoop-hdfs-3.1.3.jar/ hdfs-default.xml |
| [yarn-default.xml] | hadoop-yarn-common-3.1.3.jar/ yarn-default.xml |
| [mapred-default.xml] | hadoop-mapreduce-client-core-3.1.3.jar/ mapred-default.xml |
自定义配置文件：
core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml四个配置文件存放在$HADOOP_HOME/etc/hadoop这个路径上，用户可以根据项目需求重新进行修改配置。
执行步骤
（1）配置集群
（a）配置：hadoop-env.sh
Linux系统中获取JDK的安装路径：
一个窗口专门负责获取路径等等其他操作。
另一个窗口去配置配置信息
修改hadoop-env.sh中的JAVA_HOME 路径：
怎么找到这个文件，其实Hadoop的所有用户可修改的配置文件，都在这个路径下，可以重点记一下，因为后面完全分布式，经常要用到，重点记一下！！！
cd /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop
第二种写法：cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
开始配置hadoop-env.sh添加环境变量
光标位置把#去掉打开export JAVA_HOME，把JDK路径粘进去。
变成这样，然后保存退出，命令ESC，然后冒号，然后输入WQ回车
开始配置core-site.xml添加环境变量
打开之后这样的，后面的所有的xml文件打开都是这样的步一一展示了
把下面配置粘到里面即可，里面主要配置了NameNode的端口号，还有数据存储的路径。
<!-- 指定NameNode的地址 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://hadoop101:9820</value>
</property>
<!-- 指定hadoop数据的存储目录
官方配置文件中的配置项是hadoop.tmp.dir ,用来指定hadoop数据的存储目录,此次配置用的hadoop.data.dir是自己定义的变量， 因为在hdfs-site.xml中会使用此配置的值来具体指定namenode 和 datanode存储数据的目录
-->
<property>
<name>hadoop.data.dir</name>
<value>/opt/module/hadoop-3.1.3/data</value>
</property>
vim hdfs-site.xml 里面配置如下
<!-- 指定NameNode数据的存储目录 -->
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file://${hadoop.data.dir}/name</value>
</property>
<!-- 指定Datanode数据的存储目录 -->
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file://${hadoop.data.dir}/data</value>
</property>
<!-- 指定SecondaryNameNode数据的存储目录 -->
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.dir</name>
<value>file://${hadoop.data.dir}/namesecondary</value>
</property>
<!-- 兼容配置，先跳过 -->
<property>
<name>dfs.client.datanode-restart.timeout</name>
<value>30s</value>
</property>
<!-- nn web端访问地址-->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address</name>
<value>hadoop101:9870</value>
</property>
<!-- 2nn web端访问地址-->
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>hadoop103:9868</value>
</property>
vim yarn-site.xml 里面配置如下
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<!-- 指定ResourceManager的地址-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>hadoop102</value>
</property>
<!-- 环境变量的继承 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
<value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
</property>
vim mapred-site.xml 里面配置如下
这个以前版本都需要改名字，3.1.3版本不需要改
<!—指定MapReduce程序运行在Yarn上 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
配置workers
脚本一件分发，秒搭建集群
cd到Hadoop102 和 hadoop103的opt下面创建文件夹，module
cd /opt/
mkdir module
启动脚本
分发Hadoop，JDK，在Hadoop101中我们启动脚本，因为脚本在它身上
开始分发JDK，其实也可以一起分发
我们看一下102，103中有没有Hadoop还有JDK
证明我们成功了一半，我们还要分发一下环境变量，因为hadoop102 和 hadoop103中没有配置环境变量，依然分发，尝到了脚本的强大
分发环境变量，还在Hadoop101中启动脚本，没有配置环境变量的，看我上一篇帖子怎么配置的，这里不讲
分发完成，我们去102，103上看一下有没有环境变量文件
我看了一下102，103都是有的，如下图
再查看一下102，103的Hadoop的配置文件配置没有，做事要严谨，发现也是有的
分发配置workers
查看一下workers
启动一下试一试，第一次启动集群，我们需要先格式化一下NameNode，而它配置再我们的101身上，我们到101，执行启动命令。我们单点启动
注意：只有第一次启动集群需要格式化NameNode，以后启动不需要格式化
命令：hdfs namenode -format格式化NameNode
单点启动NameNode，命令：hdfs --daemon start namenode
输入JPS命令查看NameNode是否存在，这里我们已经成功了
再看一眼DataNode也启动成功了
如果没有格式化，直接启动了namenode会启动不了，这个时候我们需要删除
cd /opt/module/hadoop-3.1.3/下的data和logs文件夹就可以了
没有格式化，然后NameNode启动不起来的错误原理
我们启动NameNode和DataNode会产生相同的ClusterID，也就是集群ID，DataNode之所以启动就能够找到NameNode是因为他们两个的集群ID相同，所以能找到，而这个集群ID就在data目录下，我们去看看。
进去之后我们会发现有两个文件夹，一个叫name，一个叫data，其实都是我们在xml文件中配置好的，就是为了他们生成后，我们以后好识别，好维护。
我们是在hdfs-size中配置了NameNode和DataNode的生成路径，放到了name，data下面，大括号括起来的是引用配置文件里的配置项，配置项在core-size中我们配置过，配置文件之间是相互调用的。
core-size中的配置看name标签。
而他们两个文件夹里装了什么，我们来先看一下Name的，我pwd了一下，让你们看到路径
这里面有个VERSION 我们进去看一下
我们再去看一下Data文件夹下有什么，我依然pwd了一下，让你们看一下路径，你们也可以进去，然后我们发现里面也有一个VERSION，我们进去看一下，返现也有一堆东西。
但是我们惊奇的发现他们俩的这堆东西里都有一个叫clusterID的东西，并且相同一摸一样，这我就明白了，原来他们HDFS中的NameNode和DataNode能够通信，相互认识，集群启动的第一时间，DataNode就能够找到NameNode，靠的就是这个。我把他们粘贴出来，你们看的更清楚，上面的是NameNode的下面的是DataNode的，他们底层是这样的，所以说，我们明白了NameNode与DataNode的联系。
我们再把剩下的Hadoop进程都启动起来，把整个集群启动，看一下效果。
在102，103上启动DataNode，一样的命令，在这个集群中，我们上面图纸已经标清了，哪个里面装了什么，这里有点懵的可以往回翻看图纸。
我们打开浏览器，输入Hadoop101:9870回车，说明我们的Hadoop正常启动，没有问题，我还没有启动别的节点，就是测试一下我们的集群，搭建到这里，是不是个好的。
点击DataNodes，往下拉动，会发现三个DataNode正常工作，我们这一步走的很稳。
我们把剩下的都启动了来看看效果，这回我们看着图启动，免得懵
Hadoop101上我们启动 或 关闭 NodeManager
命令：
yarn --daemon start/stop nodemanager
Hadoop102上我们启动 或 关闭ResourceManager，NodeManager
命令：
yarn --daemon start/stop resourcemanager
yarn --daemon start/stop nodemanager
Hadoop103上我们启动 或 关闭NodeManager和secondarynamenode
命令：
yarn --daemon start/stop nodemanager
hdfs --daemon start/stop secondarynamenode
我们去看一下每台服务器上的进程，命令是JPS。
先看Hadoop101
再看Hadoop102
再看Hadoop103
思考题：
JPS是我们查看集群进程的命令，我们每在一台服务器上启动一些节点，想看一下启动成功没有，就会输入JPS看一眼，但是突然有一天，领导和你说，公司有3000台服务器，去看一眼每个服务器上都运行着什么，难不成你一个一个服务器去敲指令么？去JPS么？
答案：脚本一键查看集群进程
编写脚本，脚本统一放在Hadoop101的/usr/local/bin
里面
脚本如图所示，博主喂奶教程，再给你备一份，怕你敲错。
#! /bin/bash
for i in hadoop101 hadoop102 hadoop103
do
echo --------- $i ----------
ssh $i "$*"
done
试一试脚本怎么样，在Hadoop101上启动脚本，就可以看见整个集群的所有进程。自己感受，不多说。
然后我们再打开另外一个浏览器，访问Hadoop102:8088回车，会出现Yarn的Web页面。
我们打开另一个浏览器页面，输入Hadoop103:9868回车，会出现SecondaryNamenode的Web页面。
所有的Web页面出现了，这就证明，我们Hadoop3.1.3安装的非常成功。
这是我们之前的命令：
逐一命令启动 或者 关闭 HDFS上的所有节点
hdfs --daemon start/stop namenode/datanode/secondarynamenode
逐一命令启动 或者 关闭 Yarn上的所有节点
yarn --daemon start/stop resourcemanager/nodemanager
思考题
走到这一步，我们的集群其实就已经搭建好了，只是给大家讲了一些额外的东西，但是我们思考一个问题，就是我们如果有上千上万个服务器，我们还这样一个一个的去每个服务器上敲启动指令么？你去了公司，有三万台服务器，然后项目经理说，你去把所有服务器上的DataNode，secondarynamenode，resourcemanager，nodemanager启动起来还有NameNode，怎么办呢？
官方集群脚本
Hadoop3.1.3提供了自动群起脚本，而Hadoop的脚本都放在了哪里
查看命令：cd /opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/
你会发现里面有提供好了所有的启动 关闭脚本，还有群起的脚本，不建议用all，在实际开发中没人用all。
启动 关闭hdfs
start-dfs.sh stop-dfs.sh 我现在集群式开启的，我单点关闭一下，我试一下能不能一键启动hdfs，报错了，这是好事情。
我们充分发挥了面向百度编程的要领，去网上搜了些帖子，
找到了解决这个问题的方法
在我们的hadoop-env.sh这个配置文件中，我们加进去些环境变量
再启动一下，神奇的事，发生了。还是那句话，遇到bug，它要什么，我们就给什么，bug就能解决
我们再启动一下Yarn的所有进程。
start-yarn.sh stop-yarn.sh
查看一下所有的节点信息，用脚本JPS一下
发现还是有进程没有启动起来，你们不一定又这个bug，遇到bug怎么办？先自我排除，再面向百度，肯定是我改完了配置，没有格式化namenode，以前的datanode的clusterID与现在的namenode的clusterID不一样了，这个时候二话不说，走上面流程，先关闭集群，删除data，logs，然后重新格式化NameNode，
保证了集群节点全部关闭
因为我们是集群嘛，在Hadoop101，Hadoop102，Hadoop103上，删除data logs文件夹，记住，在一台上删除时没有用的。
直接递归删除走一波，发现是不是没有了。
格式化NameNode
两个集群启动命令一敲，是不是正常启动了
我还觉得这样启动集群太麻烦，还要敲两个命令，我能不能写一个脚本，然后通过脚本一键启动
制作脚本，一键启动Hadoop3.1.3集群
我们先关闭集群，然后去制作脚本，每次关闭集群，查一下进程，做事要严谨，看一下有没有遗漏的进程还活着，有，就酒杀
老规矩，到 cd /usr/local/bin/下创建我们的脚本，看不懂的，看我前两篇Shell教程，专门教了制作脚本，今天我们全都用上
脚本如下：
#!/bin/bash
if [ $# -lt 1 ]
then
echo "No Args Input Error!!!!!"
exit
fi
case $1 in
"start")
echo "======================== start hdfs ========================== "
ssh hadoop101 /opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-dfs.sh
echo "======================== start yarn ========================== "
ssh hadoop102 /opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-yarn.sh
;;
"stop")
echo "======================== stop yarn ========================== "
ssh hadoop102 /opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-yarn.sh
echo "======================== stop hdfs ========================== "
ssh hadoop101 /opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-dfs.sh
;;
*)
echo "Input Args Error!!!!!"
;;
esac
试试脚本好不好用，脚本名加start。
老规矩，做事要严谨，查看进程
看一下我们的web页面是不是都显示正常
Yarn没问题
NameNode没问题
DataNode没问题
SecondaryNameNode没问题
完美，今天Hadoop3.1.3，全部教程，奉上，不会的底下留言，下期见
尾声
学了hadoop3.1.3我们还是要深入了解一下，没兴趣的可以不看
Hadoop 3.x 和2.x主要区别
1)最低Java版本从7升级到8
2)引入纠删码(Erasure Coding)
主要解决数据量大到一定程度磁盘空间存储能力不足的问题.
HDFS中的默认3副本方案在存储空间中具有200%的额外开销。但是，对于I/O活动相对较少冷数据集，在正常操作期间很少访问其他块副本，但仍然会消耗与第一个副本相同的资源量。
纠删码能勾在不到50%数据冗余的情况下提供和3副本相同的容错能力，因此，使用纠删码作为副本机制的改进是自然而然，也是未来的趋势.
3)重写了Shell脚本
重写了Shell脚本，修改了之前版本长期存在的一些错误，并提供了一些新功能,在尽可能保证兼容性的前提下，一些新变化仍然可能导致之前的安装出现问题。
例如:
所有Hadoop Shell脚本子系统现在都会执行hadoop-env.sh这个脚本，它允许所有环节变量位于一个位置；
守护进程已通过*-daemon.sh选项从*-daemon.sh移动到了bin命令中，在Hadoop3中，我们可以简单的使用守护进程来启动、停止对应的Hadoop系统进程；
4)引入了新的API依赖
之前Hadoop客户端操作的Maven依赖为hadoop-client，这个依赖直接暴露了Hadoop的下级依赖，当用户和Hadoop使用相同依赖的不同版本时，可能造成冲突。
Hadoop3.0引入了提供了hadoop-client-api 和hadoop-client-runtime依赖将下级依赖隐藏起来，一定程度上来解决依赖冲突的问题
5)MapReduce任务的本地化优化
MapReduce引入了一个NativeMapOutputCollector的本地化(C/C++)实现，对于shuffle密集的任务，可能提高30%或者更高的性能
6)支持超过两个NN
HDFS NameNode高可用性的初始实现为单个Active NameNode 和 单个 Standby NameNode, 将edits复制到三个JournalNode。 该体系结构能够容忍系统中一个NN或者一个JN故障.但是，某些部署需要更高程序的容错能力，Hadoop3.x允许用户运行一个Active NameNode 和 多个 Standby NameNode。
7)许多服务的默认端口改变了
Hadoop3.x之前，多个Hadoop服务的默认端口位于Linux临时端口范围(63768~61000). 这意味着在启动时，由于与另一个应用程序冲突，服务有时无法绑定到端口.
在Hadoop3.x中，这些可能冲突的端口已移出临时范围，受影响的有NameNode ,
SecondaryNamenode , DataNode 和 KMS
8)添加对Microsoft Azure Data Lake 和 阿里云对象存储系统的支持
9)DataNode内部实现Balancer
一个DN管理多个磁盘，当正常写入时，多个磁盘是平均分配的。然而当添加新磁盘时，这种机制会造成DN内部严重的倾斜。
之前的DataNode Balancer只能实现DN之间的数据平衡，Hadoop3.x实现了内部的数据平衡。
10)重做的后台和任务堆内存管理
已实现根据服务器自动配置堆内存，HADOOP_HEAPSIZE变量失效。简化MapTask 和ReduceTask的堆内存配置，现已不必同时在配置中和Java启动选项中指定堆内存大小，旧有配置不会受到影响。
11)HDFS实现服务器级别的Federation分流
对于HDFS Federation， 添加了一个对统一命名空间的RPC路由层 。 和原来的HDFS Federation没有变化，只是目前挂在管理不必在客户端完成，而是放在的服务器，从而简化了HDFS Federation访问。
12)Yarn的时间线服务升级到V2
Yarn的时间线服务是MRJobHistory的升级版，提供了在Yarn上运行第三方程序的历史支持，该服务在Hadoop3.0升级为第二版
13)容量调度器实现API级别的配置
现在容量调度器可以实现通过REST API来改变配置，从而让管理员可以实现调度器自动配置。
14)Yarn实现更多种资源类型的管理
Yarn调度器现已可以通过配置实现用户自定义的资源管理。现在Yarn可以根据CPU和内存意外的资源管理其任务队列
