Hadoop的更新和升级过程可能会比较复杂，取决于多个因素，包括集群的规模、使用的组件、数据量大小以及集群的配置等。以下是关于Hadoop更新升级的相关信息：
Hadoop更新升级的复杂性
- 升级前的准备：需要解决所有已知的不兼容问题，发布稳定的版本用于升级，并制定零停服时间的升级方案。
- 升级过程中的挑战：可能会遇到各种预期之外的问题，如namenode负载问题、服务不可用等，需要多次测试和验证。
Hadoop更新升级的效率
- 升级实践案例：eBay将其Hadoop集群从2.7.3版本升级到3.3.3版本，涉及大量的服务组件，包括存储和计算，升级过程分为准备、存储升级、计算升级等篇章，历时较长。
- 升级后的收获：升级到最新版本可以带来诸多好处，如HDFS EC编码提升容错能力、HDFS RBF简化配置、多standby namenodes增加容错等。
Hadoop更新升级的流程
- 备份数据和配置文件：在更新前备份当前Hadoop的配置文件和数据，以防数据丢失或配置文件丢失。
- 停止当前Hadoop集群：确保更新过程顺利进行。
- 解压和安装新版本的Hadoop：将下载的安装包解压到指定的目录中，并按照官方文档的指导进行安装和配置。
- 更新配置文件：根据新版本的Hadoop要求，更新配置文件。
- 启动新版本的Hadoop集群：完成配置文件的更新后，启动新版本的Hadoop集群，并进行必要的测试和验证。
升级失败时的回退方案
- 回滚操作：如果升级失败，可以执行回滚操作，数据会回滚到升级前的那一刻，升级后的数据修改全部失效。
请注意，以上信息仅供参考，具体的升级流程和效率可能会因实际情况而异。在实际操作前，建议详细阅读相关文档，并进行充分的测试和验证。