《Hadoop源代码分析完整版》.pdf

Hadoop 源代码分析（一） 关键字: 分布式  云计算   Google的核心竞争技术是它的计算平台。Google的大牛们用了下面5篇文章，介绍了它们的计算设施。 GoogleCluster： /archive/googlecluster.html Chubby：/papers/chubby.html GFS：/papers/gfs.html BigTable：/papers/bigtable.html MapReduce：/papers/mapreduce.html 很快，Apache上就出现了一个类似的解决方案，目前它们都属于Apache的Hadoop项目，对应的分别是： Chubby--ZooKeeper GFS--HDFS BigTable--HBase MapReduce--Hadoop 目前，基于类似思想的Open Source项目还很多，如Facebook用于用户分析的Hive。 HDFS作为一个分布式文件系统，是所有这些项目的基础。分析好HDFS，有利于了解其他系统。由于Hadoop 的HDFS和MapReduce 是同一个项目，我们就把他们放在一块，进行分析。 下图是MapReduce整个项目的顶层包图和他们的依赖关系。Hadoop包之间的依赖关系比较复杂，原因是HDFS提供了一个分布 式文件系统，该系统提供API，可以屏蔽本地文件系统和分布式文件系统，甚至象Amazon S3这样的在线存储系统。这就造成 了分布式文件系统的实现，或者是分布式文件系统的底层的实现，依赖于某些貌似高层的功能。功能的相互引用，造成了蜘蛛 网型的依赖关系。一个典型的例子就是包conf，conf用于读取系统配置，它依赖于fs，主要是读取配置文件的时候，需要使 用文件系统，而部分的文件系统的功能，在包fs中被抽象了。 Hadoop的关键部分集中于图中蓝色部分，这也是我们考察的重点。     Hadoop 源代码分析（二） 下面给出了Hadoop的包的功能分析。  Package Dependences tool 提供一些命令行工具，如 DistCp ，archive mapreduce Hadoop 的Map/Reduce 实现 filecache 提供 HDFS 文件的本地缓存，用于加快 Map/Reduce 的数据访问 速度 fs 文件系统的抽象，可以理解为支持多种文件系统实现的统一文 件访问接口 hdfs HDFS ，Hadoop 的分布式文件系统实现 ipc 一个简单的 IPC 的实现，依赖于io 提供的编解码功能  参考：/blog/86306 io 表示层。将各种数据编码/解码，方便于在网络上传输 net 封装部分网络功能，如 DNS ，socket security 用户和用户组信息 conf 系统的配置参数 metrics 系统统计数据的收集，属于网管范畴 util 工具类 record 根据 DDL （数据描述语言）自动生成他们的编解码函数，目前 可以提供 C++和 Java http 基于 Jetty 的HTTP Servlet ，用户通过浏览器可以观察文件系统 的一些状态信息和日志 log 提供 HTTP 访问日志的 HTTP Servlet Hadoop 源代码分析（三） 由于Hadoop的MapReduce和HDFS都有通信的需求，需要对通信的对象进行序列化。Hadoop并没有采用Java的序列化，而是 引入了它自己的系统。 org.apache.hadoop.io中定义了大量的可序列化对象，他们都实现了Writable接口。实现了Writable接口的一个典型例子如 下： Java 代码    1. public