1、支持纠删码：意味着更灵活的存储策略，即经常使用的数据利用备份方式存储（3倍存储消耗），冷数据利用纠删码容错（1.4倍存储消耗，但会造成额外的IO及CPU消耗）；
2、MapReduce任务支持本地map output collector：对于shuffle密集型的任务可以提升30%速度；
3、支持两个以上的NameNode：适用于容错性高的场景；
4、支持DataNode内部balancer：原来的balancer只能做到DataNode间的负载均衡，新加的balancer可以实现DataNode中各个磁盘间的均衡；
5、自动的堆内存管理：任务的堆内存大小不再依赖于固定配置，而是改为max和min区间自动调节，以达到更高的内存使用效率。
参考： http://hadoop.apache.org/docs/current