Apache Hadoop是一种开源的分布式存储与计算框架，能够处理大规模数据集。随着大数据的兴起，Apache Hadoop已经成为数据存储和处理领域的重要技术。在2014年3月发布的Apache Hadoop 2.3.0版本中，有三大重要的提升。
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Active/Standby ResourceManager
在Apache Hadoop 2.3.0之前，所有的ResourceManager都是活跃状态。如果活跃的ResourceManager故障，则整个集群就会崩溃。因此，为了提高集群的可用性，Apache Hadoop 2.3.0引入了Active/Standby ResourceManager模型。在这个模型中，只有一个ResourceManager处于活跃状态，另一个处于备用状态。如果活跃的ResourceManager故障，则备用的ResourceManager会立即接替其职责。这个模型可以极大地提高集群的可用性。 -
多存储介质支持
在Apache Hadoop 2.3.0中，支持多种存储介质，包括本地磁盘、网络文件系统(NFS)、Amazon S3、Hadoop分布式文件系统(HDFS)和Swift等。这意味着数据可以在多种不同的介质之间进行迁移，以提高数据的可靠性和安全性。此外，使用多种介质，也可以提高数据的处理效率和灵活性。例如，在内存中处理数据可以使数据处理速度更快。 -
MapReduce任务运行方式
在Apache Hadoop 2.3.0中，MapReduce任务可以使用全新的运行方式，即MapReduce1(MR1)和MapReduce2(MR2)。MR2是基于YARN的新一代MapReduce框架，可以更好地处理资源调度和多任务处理。在MR2中，提供了一个ResourceManager来处理资源调度，并有一个全新的MapReduce ApplicationMaster来处理每个任务的资源调度和任务管理。这些改进可以大大降低任务启动时间，并提供更好的资源利用率。
总的来说，Apache Hadoop 2.3.0的三大提升，包括Active/Standby ResourceManager模型、多存储介质支持和MapReduce任务的运行方式改进，都可以提高集群的可用性、数据安全性和处理效率，使企业能更好地应对大数据时代的挑战。
