Hadoop是Apache软件基金会开发的一个开源分布式计算框架,它的出现为大数据处理提供了高效、可靠的解决方案。这个【标题】"hadoop-0.17.2.1源代码"指的是Hadoop项目的0.17.2.1版本的原始源代码,这对于我们深入理解Hadoop的内部工作原理和进行定制化开发至关重要。 【描述】中提到的"hadoop-0.17.2.1源代码",意味着我们可以获取到该特定版本的所有源文件,包括Java源码、配置文件和文档等,这对于开发者来说是一个宝贵的资源,可以用来研究Hadoop的历史演变,分析其设计决策,以及调试和优化现有系统。 【标签】"hadoop 源码"进一步明确了我们关注的重点在于Hadoop的源代码层面,这涉及到的主要知识点包括: 1. 分布式文件系统(HDFS):Hadoop的核心组件之一,它将大型数据集分布在多台服务器上,提供高可用性和容错性。在源代码中,可以找到HDFS的文件操作、块存储、NameNode和DataNode等关键模块的实现。 2. MapReduce:Hadoop的并行计算模型,用于处理和生成大数据集。Map阶段将任务分解为键值对,Reduce阶段对结果进行聚合。源码中包含了JobTracker、TaskTracker、Mapper和Reducer的逻辑。 3. YARN(Yet Another Resource Negotiator):在0.17.2.1版本之前,Hadoop的资源管理和作业调度都在JobTracker中完成,而在后续版本中,YARN成为资源管理的新架构,分离了资源管理和作业调度。虽然0.17.2.1不包含YARN,但理解早期版本有助于对比学习。 4. 配置管理:Hadoop的配置文件如`core-site.xml`, `hdfs-site.xml`, `mapred-site.xml`等,定义了集群的行为和参数。源代码中可以看到这些配置如何被解析和应用。 5. 容错机制:Hadoop通过副本策略确保数据安全,如DataNode的故障检测和数据恢复,NameNode的高可用性等,这些都在源代码中体现。 6. 并行编程模型:Hadoop API的设计和使用,如InputFormat和OutputFormat接口,RecordReader和RecordWriter类,以及自定义Mapper和Reducer的编写方法。 7. 兼容性和升级路径:理解不同Hadoop版本之间的差异和升级过程,对于维护大型Hadoop集群的稳定性非常重要。 通过对【压缩包子文件的文件名称列表】"hadoop-0.17.2.1"的解压和分析,我们可以深入研究上述各个知识点,这不仅能够帮助开发者提升技能,也能为解决实际问题提供理论支持。对于任何想要深入了解Hadoop的人来说,这是一个绝佳的学习资源。
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- ShuTear2012-08-15非常完整的hadoop源代码,谢啦!
- shinidge2011-11-05源代码不全啊
- fcgong2012-04-20好像代码不全啊。估计我没整会
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