HDFS新特性。
2.3.0中引入了两个大的HDFS特性，分别是异构层次化存储架构和DataNode
Cache。首先是异构层次化存储架构，在之前的版本，HDFS默认DataNode上所有的存储介质是磁盘，即用户所有数据存储在磁盘上，不管是热数据还是冷数据。但随着近几年存储介质的高速发展，SSD、Flash等新型介质日益成熟，HDFS开始尝试支持异构介质，即同一个Hadoop集群中可以同时存在多种存储介质，用户可根据需要将不同类型的数据存放到不同介质中，比如热点数据存到SSD中，海量的网页数据放到磁盘中。异构层次化存储架构的引入，使得HDFS应用范围更广。第二个特性是DataNode
Cache。在旧版本中，HDFS
DataNode并未考虑数据缓存，毕竟HDFS定位是一个分布式磁盘存储系统，但随着HDFS之上计算框架多样化的出现，比如流式计算框架Storm，内存计算框架Spark、DAG计算框架Tez等，Hadoop不再仅仅把自己局限在离线处理和分析上，而是能够同时支持离线分析和在线处理，为此，为了能够更好地支持在线处理，降低在线应用的延迟，提高性能，DataNode
Cache出现了（值得一提的是，Spark生态系统中的Tachyon存储系统，便是一个构建在HDFS之上的内存系统）。这两个功能都是Hadoop全功能型系统发展的必然产物，HDFS从此不再局限于存储一些离线的批处理数据，也开始尝试支持存储在线数据。
需要注意的是，目前这两个特性正处于初期发展阶段，尽管愿景很美好，但目前仅仅实现了最基本的功能，很多功能尚未实现，比如异构层次化存储架构中，想让一个block的三个副本，一个存储在SSD上，另外两个存储在磁盘上。
YARN新特性。
YARN目前存在最大的问题是ResourceManager单点故障，该问题是目前最急需解决的遗留问题之一，若不解决，YARN作为资源管理系统就无法承载更多类型的应用。在2.3.0版本中，该问题基本得到了解决，解决方案类似于NameNode
HA，是通过Zookeeper实现的。但还不推荐大家使用该版本中的HA方案，而是建议在下一个版本2.4.0中使用。除了HA外，还有两个非常重要的功能将在下一个版本中发布，分别是Generic
Application Timeline和Generic Application Timeline Log。第一个特性是Generic Application
Timeline，该特性提供了一个共享存储模块，供YARN之上的应用程序存储一些自己的数据，比如运行事件、运行日志等；第二个特性则解决了YARN之上应用程序历史日志管理问题，目前仅有MapReduce可以查看和管理history
log，其他应用程序，比如Spark等，不能查看，需要由各个框架/应用程序自行解决该问题，为了防止重复造轮子，YARN干脆提供了一个通用的历史日志管理模块。
MapReduce新特性。 在Hadoop 2.0中，MapReduce jar包是同YARN和HDFS
jar包打包在一起的，部署Hadoop时会一同被分发到各个节点上的，这实际上违背了YARN的设计初衷。YARN是一个资源管理系统，其上面所有应用程序不需要事先部署到各个节点上，只需在客户端存在一份jar包，然后由YARN自动分发到各个节点上即可，为此，Hadoop
2.3.0对此进行了修正。值得一提的是，Spark和Storm等程序不存在这个问题，这使得同一集群中可以运行不同版本的Spark和Storm实例。hadoop2.3新特性,布布扣,bubuko.com
hadoop2.3新特性
原文：http://www.cnblogs.com/HelloCoder/p/3666817.html
