1 CM/CDH6.3及更高版本支持OpenJDK11 你现在可以在Cloudera Enterprise 6.3中使用OpenJDK 11，在集群中安装OpenJDK 11时，默认使用G1GC为CDH大多数服务作为垃圾回收机制，这可能需要进行调优以避免内存过量使用。

OPSAPS-50993, OPSAPS-49390, OPSAPS-51643

2 Apache Hadoop 2.1 YARN 1.YARN Distributed Shell with File Localization

YARN distributed shell是用于YARN功能测试的工具。文件本地化功能使您可以远程将命令行中定义的文件本地化。

2.公平调度的基于队列的最大容器分配限制

yarn.scheduler.maximum-allocation-mb属性使你可以在调度程序级别限制容器的整体大小。maxContainerAllocation属性设置队列级别的最大资源，以“ X mb，Y vcores”或“ vcores = X，memory-mb = Y”的形式表示。如果为某个队列指定了该配置，它会覆盖调度层面全局的配置，如果不设置，则默认使用调度层面的全局配置。

3 Apache Impala 3.1 Automatic Invalidate/Refresh Metadata 启用自动元数据管理后，很多情况下你都不需要执行INVALIDATE/REFRESH。在CDH 6.3中，Hive Metastore中的以下附加事件可以触发元数据的自动INVALIDATE/REFRESH：

通过Impala或者Spark插入表或分区 这是CDH6.3的预览功能，默认是禁用的。

3.2 Data Cache for Remote Reads 为了提高多集群HDFS环境以及对象存储环境的性能，Impala现在会将远程存储(例如S3，ABFS，ADLS)的数据缓存到本地存储。

这是CDH6.3的预览功能，默认是禁用的。

数据缓存通过–data_cache启动标志启用。

3.3 Query Profile 以下信息已添加到Query Profile输出中，以更好地监控和诊断查询性能。

Network I/O throughput

System disk I/O throughput

3.4 支持与Hive Metastore集成的Kudu 在CDH 6.3中，Kudu与Hive Metastore（HMS）集成在一起，你可以从Impala中创建，更新，删除和查询与HMS集成的Kudu中的表。

3.5 支持Parquet文件的zstd压缩 Zstandard（Zstd）是一种实时压缩算法，可在速度和压缩比之间进行权衡。支持从1到22的压缩级别。级别越低，以压缩率为代价的速度越快。

4 Apache Kafka 4.1 Rebase on Apache Kafka 2.2.1 CDH6.3.0中的Kafka是基于Apache Kafka 2.2.1。

4.2 Kafka Topic工具可以直接连接到Broker kafka-topics命令行工具现在可以使用–bootstrap-server选项而不是zookeeper直接连接到broker。旧的–zookeeper选项现在仍然可用。

5 Apache Kudu CDH6.3.0中的Kudu为1.10，主要增加的新功能如下：

1.Kudu支持使用Spark实现表的全量和增量备份，同时也支持使用Spark实现表全量和增量还原。

2.Kudu现在可以将内部的catalog与Hive Metastore进行同步，通过当你在Kudu中创建，删除，和更改表时自动更新Hive Metastore中的表来实现。

3.Kudu可以与Sentry集成支持原生，细粒度的授权。你现在可以为Kudu表和列定义访问控制策略，同时也支持为保存在Hive中的Kudu表定义访问策略。

4.Kudu的web UI现在支持SPNEGO，这是一种通过http header传递协商来用Kerberos保护http请求的协议。要使用SPNEGO启用授权，请设置–webserver_require_spnego命令行标志。

5.列注释现在可以存储在Kudu表中，并且可以使用AlterTable API进行更新。

6.Java scan token builder现在可以为每个tablet创建多个token。要使用此功能，请调用setSplitSizeBytes()以指定每个token应扫描的数据字节数。Kudu与Spark的集成也提供了相同的API，该API可用于在每个扫描的tablet上产生多个Spark任务。

7.Apache Kudu现在具有实验性的Kubernetes StatefulSet manifest和Helm图表，可用于使用Kubernetes定义和部署Kudu集群。

8.Kudu CLI现在具有基本的，基于YAML的配置文件支持，可以通过集群名字提供集群连接信息，而不用键入以逗号分隔的Master地址。

9.kudu perf table_scan命令可扫描表并显示表的行数以及运行扫描所花费的时间。

10.kudu table copy命令将数据从一个表复制到同一集群内或跨集群的另一张表。请注意，此实现利用单个客户端，因此，它可能不适用于大型表。

11.现在可以逐表配置tablet历史记录保留时间。

Kudu1.10主要的优化和改进如下：

1.尚未flush的Kudu数据变化如UPDATE, DELETE和re-INSERT的性能已得到极大优化。

2.基本列的谓词性能已优化。

3.IS NULL和IS NOT NULL谓词性能已得到优化。

4.对于具有大量分区的表，从master获取tablet位置的性能已得到优化。这可以提高短期运行的Spark或Impala查询的性能，同时也可以提高通过客户端短期连接上的应用程序的性能。

5.tableExists() (Java)和TableExists() (C++)API的性能更高。

6.容错扫描性能更高，并且占用的内存少得多。

7.kudu cluster ksck现在并行发送更多请求。如果你的集群中拥有很多表，运行该命令时，或者当运行该命令的客户端与集群内的节点高延迟时，这可以提高速度。

8.Kudu的块管理器现在可以根据需要删除用完的块容器，而不仅仅只是在服务启动时删除，这样可以减少服务的启动时间。

9.DNS解析现在由Kudu Master，Tablet Server和Kudu C++客户端缓存。默认情况下，缓存中已解析的DNS条目的生存时间（TTL）为15秒。

10.在Kudu 1.10.0或更高版本中创建的表将在Web UI中显示其创建时间以及上次更改时间。

11.Kudu CLI和C ++客户端现在支持使用“ KUDU_USER_NAME”环境变量来覆盖本地用户名。这使你可以使用与客户端机器上的本地Unix用户不同的身份对Kudu集群进行操作。请注意，这对安全集群没有影响，在安全集群中，客户端身份由Kerberos身份认证确定。

12.Kudu C ++客户端执行INSERT和UPSERT操作时，在对表的schema约束时执行更严格的验证。这有助于在将数据发送到tablet server前发生schema冲突。

13.Java客户端中的KuduScanner参数现在可以迭代。此外，KuduScannerIterator会自动使scanner保持活着，以便scanner在进行迭代时不会超时。

14.Java客户端添加了KuduPartitioner API。KuduPartitioner API允许客户端确定行所在的分区，而无需实际写入该行。比如在Spark中使用KuduPartitioner，它会选择性地对数据进行重新分区和预排序，然后再写入Kudu。

15.PartialRow和RowResult Java API具有接受和返回Java对象的新方法。当你不关心自动装箱并且现有的类型处理逻辑基于Java类型时，这些方法很有用。

16.现在，当日志级别为INFO或更高级别时，Kudu Java客户端将记录RPC trace摘要，而不是完整的RPC trace。这样可以减少日志噪音，并以更紧凑的格式显示RPC问题。

17.Kudu服务现在会在Web UI中显示启动各个服务的时间。

18./metrics Web UI端点现在支持按实体类型，实体ID，实体属性和指标名称过滤数据。当tablet server中有大量tablet时，这可用于更有效地收集重要指标。

19.你现在可以在命令行中为Kudu rebalancer使用–ignored_tservers参数，在确定重新平衡集群是否安全时，该参数可用于忽略特定tablet server的运行状况（比如它们关闭了）。

20.kudu master list命令现在显示集群中每个主节点的Raft共识角色（LEADER或FOLLOWER）。

21.kudu table scan命令不再交错输出。它投影所有列，而无需手动列出列名。

22.kudu perf loadgen命令现在支持创建空表。–num_rows_per_thread标志的特殊值0的语义已更改。现在，值0表示不应生成任何行，而值-1表示应不限制所生成的行数。

23.从源代码构建Kudu之后，运行make install命令现在会将Kudu二进制文件安装到适当的位置。