Apache Hadoop 3.x是最新的Hadoop版本，是在Hadoop 2.x的基础上进行升级和改进的。Hadoop 3.x 在运行效率、数据处理能力、容错性等方面进行了改进，并且添加了新功能，例如支持GPU加速计算和容器化等新特性，使得Hadoop更加适用于复杂的数据处理需求。

Hadoop 3.x的主要改进和新功能：

1. 改进了存储效率和数据处理能力。Hadoop 3.x采用了Erasure Coding技术，可以将数据存储的冗余度降低到50%以下，并且能提高读写效率。同时，Hadoop 3.x还增加了异步文件写入机制，能更高效地利用存储设备。

2. 提升了容错性。在Hadoop 3.x中，NameNode采用了多活架构，可以支持多个活跃节点同时提供服务，从而实现更高的容错能力。同时，还引入了RPC Server防止DoS攻击，提升了Hadoop的安全性。

3. 引入容器化技术。Hadoop 3.x可以部署在Docker等容器引擎中，通过容器可以更加灵活地管理和控制集群，从而降低了系统的维护难度和成本。

4. 支持GPU计算。Hadoop 3.x可以支持GPU加速计算，能够提高计算速度和效率。

升级Hadoop版本需要考虑以下几个方面：

1. 性能：升级后的版本是否能够提高系统运行效率、数据处理速度和稳定性。

2. 兼容性：升级后的版本是否与现有应用程序相兼容，是否需要进行代码调整或者应用程序重写等。

3. 安全性：升级后的版本是否存在安全隐患，是否引入新的安全机制。

4. 成本：升级后的版本是否有额外的成本，如硬件升级、技术支持等。

在升级Hadoop版本时，需要注意以下几个步骤：

1. 比较不同版本之间的差异，对比新版主要改进和新功能，以及和当前版本的兼容性和性能差异，明确升级的必要性和诉求。

2. 升级前需要先备份当前的数据和系统配置文件，以防升级中出现问题时恢复数据和配置。

3. 升级前需要确认集群中所有节点的状态和可用性，以确保升级顺利进行。

4. 按照官方文档提供的具体的升级方法进行操作，包括安装新版本的Hadoop、更改配置文件等。

5. 完成升级后需要对系统进行全面的测试和验证，确保系统正常工作，并进行性能和稳定性测试。

总之，Apache Hadoop 3.x 是一个功能更加强大、性能更好、更加容错的版本，但在升级前需仔细考虑各种因素，以确保升级的能够成功和顺利进行，并且对现有业务造成最小程度的影响。