简述Hadoop 1.x，2.x，3.x的区别 ？

Hadoop 1.x、2.x和3.x是Hadoop的不同版本，它们之间存在一些关键的区别。

Hadoop 1.x是基础版本，主要包括HDFS（数据存储）、MapReduce（分析计算和资源调度）以及Common（辅助工具）等组件。然而，这个版本存在一些问题，如单NameNode设计带来的单点故障、内存受限等问题，以及JobTracker兼顾资源管理和任务调度，负担过重，也容易造成单点故障。此外，Hadoop 1.x在扩展性和支持其他计算框架（如Spark/Storm）方面也存在局限。

Hadoop 2.x针对1.x版本中的问题进行了改进。在HDFS方面，引入了NNFederation和HA（高可用）特性，并通过Zookeeper FailoverController监控NameNode的健康状态。在MapReduce方面，将其运行在YARN（Yet Another Resource Negotiator）上，将资源管理和任务调度两个功能分开，由ResourceManager和ApplicationMaster分别负责，提高了系统的稳定性和扩展性。

Hadoop 3.x则进一步对系统进行了优化和增强。这个版本重构了Shell脚本，修复了许多长期存在的Bug，提高了系统的稳定性。同时，通过精简内核，剔除了过期的API，提高了系统效率。此外，Hadoop 3.x还提供了类路径隔离机制，防止不同版本的jar包发生冲突。在MapReduce方面，增加了NativelMapOutputCollector组件，提高了任务本地化的性能。同时，还实现了内存参数的自动推断，简化了MapReduce程序的配置过程。

总的来说，Hadoop从1.x到2.x再到3.x，不断在稳定性、扩展性、性能以及易用性等方面进行优化和改进，以更好地满足大规模数据处理和分析的需求。每个版本都在前一个版本的基础上增加了新的特性和功能，同时解决了之前版本中存在的一些问题，从而为用户提供了更加完善、高效的大数据处理平台。