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Hadoop 1.x、2.x 和 3.x 版本的主要区别如下：
Hadoop 1.x：
- 架构：采用单一主节点架构，JobTracker负责资源管理和作业调度。
- 扩展性：扩展性较差，JobTracker容易成为性能瓶颈。
- 容错性：容错性较低，JobTracker单点故障会影响整个集群。
Hadoop 2.x：
- 架构：引入YARN（Yet Another Resource Negotiator），将资源管理和作业调度分离。
- 扩展性：扩展性显著提升，支持更大规模的集群。
- 容错性：容错性增强，ResourceManager和ApplicationMaster的引入减少了单点故障的影响。
Hadoop 3.x：
- 架构：在YARN基础上进一步优化，支持容器化部署和GPU资源管理。
- 扩展性：扩展性进一步提升，支持更复杂的计算任务。
- 容错性：容错性进一步增强，支持EC（Erasure Coding）提高存储效率。
本题详细解读
Hadoop 1.x
Hadoop 1.x 是最早的版本，其核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。JobTracker负责资源管理和作业调度，这种单一主节点架构在处理大规模数据时容易成为性能瓶颈。此外，JobTracker的单点故障问题也影响了整个集群的稳定性。
Hadoop 2.x
Hadoop 2.x 引入了YARN，将资源管理和作业调度分离。ResourceManager负责资源管理，ApplicationMaster负责作业调度。这种架构显著提升了Hadoop的扩展性和容错性，支持更大规模的集群和更复杂的计算任务。
Hadoop 3.x
Hadoop 3.x 在YARN的基础上进一步优化，支持容器化部署和GPU资源管理。此外，Hadoop 3.x 引入了EC（Erasure Coding）技术，提高了存储效率。这些改进使得Hadoop 3.x 在处理大规模数据和复杂计算任务时更加高效和可靠。
通过以上对比，可以看出Hadoop在1.x、2.x和3.x版本中的架构、扩展性和容错性都有了显著的提升，适应了不断增长的数据处理需求。