Hadoop源代码分析(完整版).pdf

Hadoop是一个非常著名的开源分布式计算框架，它由Apache软件基金会开发。Hadoop的源代码分析涉及对其分布式存储系统HDFS（Hadoop Distributed File System）和分布式计算模型MapReduce的深入理解。 Hadoop的分布式存储系统HDFS是一种高度容错的系统，适合在廉价硬件上运行。它提供了高吞吐量的数据访问，非常适用于大规模数据集的存储。HDFS的设计模仿了Google的GFS（Google File System），其设计原则是把数据分割成块（block），默认大小为64MB或128MB，并跨整个集群进行存储。HDFS有两个主要的组件：NameNode和DataNode。NameNode是中心节点，负责管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问；DataNode则存储实际的数据。 Hadoop的MapReduce是Google的MapReduce模型的开源实现，它是一个编程模型和处理大数据集的相关实现。MapReduce模型包含两个关键步骤：Map（映射）和Reduce（归约）。用户在Map阶段指定一个映射函数处理输入数据，然后在Reduce阶段指定一个归约函数来合并中间结果，从而得到最终结果。Hadoop MapReduce处理的数据通常存储在HDFS上。 Hadoop源代码分析涉及到理解Hadoop架构的多个方面，包括其核心组件和它们之间的依赖关系。例如，Hadoop包之间依赖关系复杂，这是因为HDFS提供了一个分布式文件系统的API，该API需要屏蔽本地文件系统和分布式文件系统之间的差异，甚至可以兼容在线存储系统，比如Amazon S3。这种抽象层次导致了在分布式文件系统的实现中，某些高级功能可能依赖于看似底层的功能，从而形成了类似蜘蛛网型的依赖关系。 Hadoop的关键部分还包括包间的依赖关系。比如，系统配置包conf依赖于文件系统包fs，因为读取配置文件时需要使用文件系统。而文件系统的功能部分又在fs包中进行了抽象。Hadoop的配置参数（conf）是系统的核心，用于管理Hadoop集群的配置。 Hadoop提供了命令行工具（PackageDependencies tool），例如DistCp和archivemapreduce。另外，Hadoop中HDFS的文件系统抽象fs提供了一个统一的文件访问接口，可以支持多种文件系统的实现。Hadoop的IPC（进程间通信）实现是简单的，并依赖于io提供的编解码功能。由于Hadoop的MapReduce和HDFS都有通信的需求，因此需要对通信对象进行序列化。Hadoop没有采用Java的序列化机制，而是引入了自己的Writable接口，其中定义了大量可序列化的对象，以方便在网络上传输。 此外，Hadoop提供了各种数据编解码器，包括基于DDL（数据描述语言）自动生成的编解码函数，目前支持C++和Java两种语言。Hadoop使用了Jetty框架提供的HTTPServlet来支持HTTP服务，使得用户可以通过浏览器观察文件系统状态和日志。 Hadoop的包功能分析还包括记录（record）的自动生成机制，它们根据DDL来创建相应的编解码函数。对于网络功能，Hadoop封装了一些基本的网络操作，比如DNS和socket。安全性方面，Hadoop提供了对用户和用户组信息的安全管理（security）。Hadoop的配置（conf）和性能统计（metrics）收集系统属于网络管理的范畴，它们负责收集系统的配置参数和统计信息。util工具类提供了通用的辅助功能。 源代码中提到的MyWritable类是Hadoop中Writable接口的一个典型实现，它演示了如何通过实现Writable接口中的write和readFields方法来定义可序列化的对象。这个类能够被Hadoop的IPC机制用于序列化和反序列化，以在网络中传输。 在阅读和分析Hadoop的源代码时，了解这些关键组件和它们的交互方式对于深入理解Hadoop的工作机制至关重要。Hadoop的设计和实现借鉴了许多Google的技术和架构，它目前是许多大数据处理应用的基础。随着Hadoop生态的不断扩展，越来越多的开源项目也基于其思想进行开发，例如Facebook的Hive。