- 浏览: 157132 次
- 性别:
- 来自: 上海
最新评论
-
nbaertuo:
现在使用jetty 7.0.0.M2的时候,出现了这个问题,是 ...
Java nio的一个严重BUG -
xiaoyao3857:
看看你们的评论,收获不比看资料、正文收获小啊
Hadoop-HDFS 对性能造成重大影响的神秘杀手-Shell. -
xuxm2007:
david.org 写道xuxm2007 写道你使用的版本是0 ...
Hadoop FSDataset中,dfs.datanode.du.reserved 参数选项之BUG -
david.org:
xuxm2007 写道你使用的版本是0.19.2吗?这样修复之 ...
Hadoop FSDataset中,dfs.datanode.du.reserved 参数选项之BUG -
xuxm2007:
你使用的版本是0.19.2吗?
这样修复之后起到效果吗?
Hadoop FSDataset中,dfs.datanode.du.reserved 参数选项之BUG
经过近66个工作日的时间,终于搞定了HDFS系统,在我们的项目中,称为Fordim0.1。
为了能够让更多的朋友认识Hadoop在此附上一Google’s Solution --> Open Source Word’s Solution :
Google File System – Hadoop Distributed FS
Map-Reduce – Hadoop Map-Reduce
Sawzall – Pig, Hive, JAQL
Big Table – Hadoop HBase, Cassandra
Chubby – Zookeeper
关于Hadoop的内部实现流程方案,我想列到下篇日志当中,本篇我只想讲述如何剖析这3万多行的代码。在对Java 应用程序的IO操作的基础上理解Hadoop并不难,关键是掌握程序系统各组件的依懒性,有条理的分析先做什么,后实现什么这样的原则,我的plan是:
1. 系统中存在的case : Master / Slaves / Client 其对应的实现:
Master– NameNode
Slaves–DataNode s
Client –DFSClient
2. 三者之间的通信通过IPC建立,最底层仍然是TCP,底层实现原理暂且不理,通过Hadoop 的RPC机制做出Demo。
3. 认知NameNode后发现该庞然大物犹如人体的大脑,它充当着HDFS的控制器,但尽管有着近似一万行代码的它,我们也无需慌张,现在的工作没有它的份,聪明的朋友就会分析到,就是现在实现这样的控制器,也无法工作,因为人体还没有四肢。Okay, 接下来的任务是
4. 在RPC的基础上定义ClientProtocol / DatanodeProtocol两interface,本质上他们是RMI技术的应用。
ClientProtocol: DFSClient- -> NameNode
Allows clients to ask for DFS services.
DatanodeProtocol: Datanode - -> NameNode
Used by DataNode programs that actually store DFS data blocks.
5. 接口完了,接下来我们定义上面仨。至此,我们的第一阶段顺利完成。
6. 如果前面工作顺利的话,下面我们的工作就是DFSClient 和 Datanode 了,事实上我们通过Hadoop的官方文档便可得知,DFSClient做任何事是必须向NameNode 发出请求,等NameNode处理完请求给予响应后,才允许和Datanode交互。然而此时我们未必要实现它,就当作DFSClient直接向DataNode通信。
7. 前面没有讲到DFSClient与DaatNode的交互方式,是因为他们俩不存在请求与被响应的的策略,因此Hadoop HDFS并未使用RPC来实现他们俩之间的通信,而是直接通过底层的socket 连接Datanode的ServerSocket,以实现数据的传输。
8. 该部分的成功实现,是建立在对chunk / packet / block,以及Java IO操作的理解之上的。那么我们的任务当然是先实现上传,后下载了,原因你知道的。
9. 在完成put操作时,我们发现DataNode存储block的机制(之后的日志会说到,此处会改为链接),这里提醒一下,现在无需实现,简单的流程是,当Datanode收到block时,我们先找本地磁盘的任意地方存放,等get操作完了之后,我们认为DFSClient 与 DataNode暂时是没有什么活要做的,那么之后,我们可以考虑研究DataNode的存储机制然后加上。
10. 前面第二阶段的工作很艰巨,而且是比较重要,这就好似我们创造了人体的四肢一样,那么接下来是更为艰巨的任务NameNode。
11. 该物如何剖析是关系到项目进度以及工作效率最受影响的因素之一,与其茫然的不停双击鼠标,还不如准备笔纸仔细的分析该如何开展工作。在注释与文档的帮助下,找到了一个切入点,首先从DFSClient的session入手,也就是请求的开始直到结束,NameNode直始至终做了哪些工作,跟到最后一步,大脑是如何存储记忆的,渐渐浮出水面,那就是INode。
12. 熟悉Linux OS的朋友应该知道INode的概念,我们知道block 是记录档案内容数据的地区,而INode则是记录该档案的属性,以及该档案存在哪一个block之内的信息。在terminal 中,下达ls –i 命令可以看到indoe的参数值。要想攻破NameNode,INode必须理解。
13. OK, 接下来的任务最为艰巨,那就是我们的FSNamesystem出场,解决了它,NameNode基本上可以说所剩无几,此类有近4500行。在初步分析时,内部线程可以不用看,而工作的重点则是这样的流程interface - > NameNode->FSNamesystem->FSDirectory->INode。
14. 在完成以上流程后,可以研究FSNamesystem中的内部线程,实际上不难看出,Master Server正是使用了它们维持了整个 HDFS 系统的负载平衡。
15. 完成内部线程后,我们便可模拟数据进行测试。最后另用Shell 脚本来封装我们的系统。
以上是我研究Hadoop-HDFS系统的一般流程,其中有些知识点没有列到会在今后的日志中讲到,例如HDFS对外提供的访问接口,除了Shell ,还有web ui 。而它则是使用jetty 实现的。
50010是数据通信端口, 50020是RPC调用端口
dfs.datanode.du.reserved可以代替
HADOOP_HOME要一样的
put操作实际上是指DFSClient 与 DataNode建立的Socket连接。因此走的是DN的50010端口。(在传输数据的环节上是和NameNode没有关系的.
没事, 有问题多讨论, 对于我也是个总结的过程。
哦,对,我上面写错了,其实应该是namenode的50010端口,呵呵
put操作实际上是指DFSClient 与 DataNode建立的Socket连接。因此走的是DN的50010端口。(在传输数据的环节上是和NameNode没有关系的.
没事, 有问题多讨论, 对于我也是个总结的过程。
谢谢. 博客中有不少提到hadoop的bug, 如果ithero兄用到, 不防参考一下. 本文实际上更为精确的定义是如何来分析HDFS的代码. 至于云,那就让那些抄概念的说去吧.
Hadoop#HDFS分为三个组成部分, Client, DN, NN.
前者可以为任意的连网客户机, 后两者建议放到内网集群中。
1. 当你需要put文件到集群时, Client最好放到和DN, NN一样的网段内。
2. 当你仅需要move, delete文件时, Client可以放到任意远程客户机。
那么要想让Client工作, Hadoop-site.xml文件最起码需要配置fs.default.name.
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://localhost:9000/</value>
<description>Client和NN同一台机子</description>
</property>
非本机需要把localhost换成NN的IP或者是可以解析的hostname
另外,你说出现了很多问题, 这些问题指哪些, 请仔细分析一下, 如果可以, 请贴出Client端和Namenode端的日志
楼主你上面说的配置文件是在修改的client端的配置文件吗?如果我有一台nn和dn同一网段中的机子,我想让他成为client机子,我是不是应该首先在它上面安装好hadoop,配置好……然后就可以了?nn上还需不需要再配置一下?
另外,为什么要让它们是同一个网段?我需要上传文件的……是不是不同网段的话,hadoop默认存储优先选择同一网段呀?
Hadoop#HDFS分为三个组成部分, Client, DN, NN.
前者可以为任意的连网客户机, 后两者建议放到内网集群中。
1. 当你需要put文件到集群时, Client最好放到和DN, NN一样的网段内。
2. 当你仅需要move, delete文件时, Client可以放到任意远程客户机。
那么要想让Client工作, Hadoop-site.xml文件最起码需要配置fs.default.name.
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://localhost:9000/</value>
<description>Client和NN同一台机子</description>
</property>
非本机需要把localhost换成NN的IP或者是可以解析的hostname
另外,你说出现了很多问题, 这些问题指哪些, 请仔细分析一下, 如果可以, 请贴出Client端和Namenode端的日志
不是吧, 我比他帅吧,哈哈, 开玩笑 ..
确实
呵呵,也谢谢你一直以来的大力帮助。
为了能够让更多的朋友认识Hadoop在此附上一Google’s Solution --> Open Source Word’s Solution :
Google File System – Hadoop Distributed FS
Map-Reduce – Hadoop Map-Reduce
Sawzall – Pig, Hive, JAQL
Big Table – Hadoop HBase, Cassandra
Chubby – Zookeeper
关于Hadoop的内部实现流程方案,我想列到下篇日志当中,本篇我只想讲述如何剖析这3万多行的代码。在对Java 应用程序的IO操作的基础上理解Hadoop并不难,关键是掌握程序系统各组件的依懒性,有条理的分析先做什么,后实现什么这样的原则,我的plan是:
1. 系统中存在的case : Master / Slaves / Client 其对应的实现:
Master– NameNode
Slaves–DataNode s
Client –DFSClient
2. 三者之间的通信通过IPC建立,最底层仍然是TCP,底层实现原理暂且不理,通过Hadoop 的RPC机制做出Demo。
3. 认知NameNode后发现该庞然大物犹如人体的大脑,它充当着HDFS的控制器,但尽管有着近似一万行代码的它,我们也无需慌张,现在的工作没有它的份,聪明的朋友就会分析到,就是现在实现这样的控制器,也无法工作,因为人体还没有四肢。Okay, 接下来的任务是
4. 在RPC的基础上定义ClientProtocol / DatanodeProtocol两interface,本质上他们是RMI技术的应用。
ClientProtocol: DFSClient- -> NameNode
Allows clients to ask for DFS services.
DatanodeProtocol: Datanode - -> NameNode
Used by DataNode programs that actually store DFS data blocks.
5. 接口完了,接下来我们定义上面仨。至此,我们的第一阶段顺利完成。
6. 如果前面工作顺利的话,下面我们的工作就是DFSClient 和 Datanode 了,事实上我们通过Hadoop的官方文档便可得知,DFSClient做任何事是必须向NameNode 发出请求,等NameNode处理完请求给予响应后,才允许和Datanode交互。然而此时我们未必要实现它,就当作DFSClient直接向DataNode通信。
7. 前面没有讲到DFSClient与DaatNode的交互方式,是因为他们俩不存在请求与被响应的的策略,因此Hadoop HDFS并未使用RPC来实现他们俩之间的通信,而是直接通过底层的socket 连接Datanode的ServerSocket,以实现数据的传输。
8. 该部分的成功实现,是建立在对chunk / packet / block,以及Java IO操作的理解之上的。那么我们的任务当然是先实现上传,后下载了,原因你知道的。
9. 在完成put操作时,我们发现DataNode存储block的机制(之后的日志会说到,此处会改为链接),这里提醒一下,现在无需实现,简单的流程是,当Datanode收到block时,我们先找本地磁盘的任意地方存放,等get操作完了之后,我们认为DFSClient 与 DataNode暂时是没有什么活要做的,那么之后,我们可以考虑研究DataNode的存储机制然后加上。
10. 前面第二阶段的工作很艰巨,而且是比较重要,这就好似我们创造了人体的四肢一样,那么接下来是更为艰巨的任务NameNode。
11. 该物如何剖析是关系到项目进度以及工作效率最受影响的因素之一,与其茫然的不停双击鼠标,还不如准备笔纸仔细的分析该如何开展工作。在注释与文档的帮助下,找到了一个切入点,首先从DFSClient的session入手,也就是请求的开始直到结束,NameNode直始至终做了哪些工作,跟到最后一步,大脑是如何存储记忆的,渐渐浮出水面,那就是INode。
12. 熟悉Linux OS的朋友应该知道INode的概念,我们知道block 是记录档案内容数据的地区,而INode则是记录该档案的属性,以及该档案存在哪一个block之内的信息。在terminal 中,下达ls –i 命令可以看到indoe的参数值。要想攻破NameNode,INode必须理解。
13. OK, 接下来的任务最为艰巨,那就是我们的FSNamesystem出场,解决了它,NameNode基本上可以说所剩无几,此类有近4500行。在初步分析时,内部线程可以不用看,而工作的重点则是这样的流程interface - > NameNode->FSNamesystem->FSDirectory->INode。
14. 在完成以上流程后,可以研究FSNamesystem中的内部线程,实际上不难看出,Master Server正是使用了它们维持了整个 HDFS 系统的负载平衡。
15. 完成内部线程后,我们便可模拟数据进行测试。最后另用Shell 脚本来封装我们的系统。
以上是我研究Hadoop-HDFS系统的一般流程,其中有些知识点没有列到会在今后的日志中讲到,例如HDFS对外提供的访问接口,除了Shell ,还有web ui 。而它则是使用jetty 实现的。
基于hadoop0.16.x 2009-2-7 23:51
评论
23 楼
david.org
2010-10-28
mygirl1987 写道
你好,请问如果我想通过禁用网络端口的方式断掉某个节点的连接,那么是不是应该断开数据节点的50010端口?为什么我通过iptables已经断开了50010端口了,namenode还是会连接的到这个节点呢?
50010是数据通信端口, 50020是RPC调用端口
22 楼
mygirl1987
2010-10-27
你好,请问如果我想通过禁用网络端口的方式断掉某个节点的连接,那么是不是应该断开数据节点的50010端口?为什么我通过iptables已经断开了50010端口了,namenode还是会连接的到这个节点呢?
21 楼
david.org
2010-07-08
mygirl1987 写道
lz你好,请问hadoop在布属的时候我们可不可以人为的限制datanode节点提供给hadoop的磁盘空间呀?如果可以该怎么进行呢,配置文件里貌似没看到相关的属性设置
dfs.datanode.du.reserved可以代替
20 楼
mygirl1987
2010-07-08
lz你好,请问hadoop在布属的时候我们可不可以人为的限制datanode节点提供给hadoop的磁盘空间呀?如果可以该怎么进行呢,配置文件里貌似没看到相关的属性设置
19 楼
xanpeng
2010-07-06
希望能看到lz更多的相关博文啊
18 楼
david.org
2010-07-06
mygirl1987 写道
你好,我最近在一个集群上搭建hadoop,但是遇到一个问题。我想问一下,我的Datanode中的hadoop与namenode中的hadoop并不是在名字相同的文件夹中,请问这样可以吗?还是说Datanode和namenode的hadoop_home路径一定要是一样的呀,谢谢了
HADOOP_HOME要一样的
17 楼
mygirl1987
2010-07-05
你好,我最近在一个集群上搭建hadoop,但是遇到一个问题。我想问一下,我的Datanode中的hadoop与namenode中的hadoop并不是在名字相同的文件夹中,请问这样可以吗?还是说Datanode和namenode的hadoop_home路径一定要是一样的呀,谢谢了
16 楼
mygirl1987
2010-05-12
david.org 写道
mygirl1987 写道
谢谢您的耐心指导……我现在又出现了一个问题,就是hadoop在数据传输过程中走的是哪个端口?是namenode的50027端口吗?呵呵,跟您添麻烦
put操作实际上是指DFSClient 与 DataNode建立的Socket连接。因此走的是DN的50010端口。(在传输数据的环节上是和NameNode没有关系的.
没事, 有问题多讨论, 对于我也是个总结的过程。
哦,对,我上面写错了,其实应该是namenode的50010端口,呵呵
15 楼
david.org
2010-05-11
mygirl1987 写道
谢谢您的耐心指导……我现在又出现了一个问题,就是hadoop在数据传输过程中走的是哪个端口?是namenode的50027端口吗?呵呵,跟您添麻烦
put操作实际上是指DFSClient 与 DataNode建立的Socket连接。因此走的是DN的50010端口。(在传输数据的环节上是和NameNode没有关系的.
没事, 有问题多讨论, 对于我也是个总结的过程。
14 楼
david.org
2010-05-11
ithero 写道
经验之谈,值得看看,国内所说的云,又有多少是拿这个来实现。哎,特别是一些院校
谢谢. 博客中有不少提到hadoop的bug, 如果ithero兄用到, 不防参考一下. 本文实际上更为精确的定义是如何来分析HDFS的代码. 至于云,那就让那些抄概念的说去吧.
13 楼
mygirl1987
2010-05-11
谢谢您的耐心指导……我现在又出现了一个问题,就是hadoop在数据传输过程中走的是哪个端口?是namenode的50027端口吗?呵呵,跟您添麻烦
12 楼
ithero
2010-05-11
经验之谈,值得看看,国内所说的云,又有多少是拿这个来实现。哎,特别是一些院校
11 楼
david.org
2010-05-10
三者为同一台机子的话, 他们共享同一个hadoop-site.xml文件. 所以他们也共享同一个fs.default.name.
DN或者是Client任何一个需要独力一台机子的话, 必须指定fs.default.name 为NN的监听地址。
DN或者是Client任何一个需要独力一台机子的话, 必须指定fs.default.name 为NN的监听地址。
10 楼
mygirl1987
2010-05-10
david.org 写道
mygirl1987 写道
请问楼主,client客户端怎么配置?我之前上传文件都是把namenode节点当作客户端来用,然后我发现在datanode节点中上传就会出现好多问题,尤其是我修改了hadoop的一些功能到了datanode节点上上传时,那些功能都没用了,请问是怎么回事?
Hadoop#HDFS分为三个组成部分, Client, DN, NN.
前者可以为任意的连网客户机, 后两者建议放到内网集群中。
1. 当你需要put文件到集群时, Client最好放到和DN, NN一样的网段内。
2. 当你仅需要move, delete文件时, Client可以放到任意远程客户机。
那么要想让Client工作, Hadoop-site.xml文件最起码需要配置fs.default.name.
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://localhost:9000/</value>
<description>Client和NN同一台机子</description>
</property>
非本机需要把localhost换成NN的IP或者是可以解析的hostname
另外,你说出现了很多问题, 这些问题指哪些, 请仔细分析一下, 如果可以, 请贴出Client端和Namenode端的日志
楼主你上面说的配置文件是在修改的client端的配置文件吗?如果我有一台nn和dn同一网段中的机子,我想让他成为client机子,我是不是应该首先在它上面安装好hadoop,配置好……然后就可以了?nn上还需不需要再配置一下?
另外,为什么要让它们是同一个网段?我需要上传文件的……是不是不同网段的话,hadoop默认存储优先选择同一网段呀?
9 楼
david.org
2010-05-10
mygirl1987 写道
请问楼主,client客户端怎么配置?我之前上传文件都是把namenode节点当作客户端来用,然后我发现在datanode节点中上传就会出现好多问题,尤其是我修改了hadoop的一些功能到了datanode节点上上传时,那些功能都没用了,请问是怎么回事?
Hadoop#HDFS分为三个组成部分, Client, DN, NN.
前者可以为任意的连网客户机, 后两者建议放到内网集群中。
1. 当你需要put文件到集群时, Client最好放到和DN, NN一样的网段内。
2. 当你仅需要move, delete文件时, Client可以放到任意远程客户机。
那么要想让Client工作, Hadoop-site.xml文件最起码需要配置fs.default.name.
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://localhost:9000/</value>
<description>Client和NN同一台机子</description>
</property>
非本机需要把localhost换成NN的IP或者是可以解析的hostname
另外,你说出现了很多问题, 这些问题指哪些, 请仔细分析一下, 如果可以, 请贴出Client端和Namenode端的日志
8 楼
mygirl1987
2010-05-10
请问楼主,client客户端怎么配置?我之前上传文件都是把namenode节点当作客户端来用,然后我发现在datanode节点中上传就会出现好多问题,尤其是我修改了hadoop的一些功能到了datanode节点上上传时,那些功能都没用了,请问是怎么回事?
7 楼
liuqing9382
2010-04-28
楼主写的这么好的资料今天才看到,非常感谢楼主无私的分享,也希望越来越多的人开始接触Hadoop。
6 楼
mercyblitz
2010-03-15
david.org 写道
egmacross 写道
楼主头像像马云。
不是吧, 我比他帅吧,哈哈, 开玩笑 ..
确实
5 楼
david.org
2010-03-14
楼上, 关于hadoop架构, hadoop.apache.org中的docs里有很多介绍, 完全可以参考.
4 楼
david.org
2010-03-12
dennis_zane 写道
开始分享了,支持一下。
呵呵,也谢谢你一直以来的大力帮助。
发表评论
-
LSM-Tree
2012-07-16 10:43 2039Google的BigTable架构在分布式结构化存储方面大名鼎 ... -
关于MapReduce解析XML算法的一点构思
2011-12-18 10:39 5457没想到Hadoop在解析XML时如此纠结,以至于新版ap ... -
TCP-TIME_WAIT
2011-08-17 17:43 4017近来网站随着访问量的增加,服务器的压力也随之上升,一个很明显的 ... -
FTP主动模式与FTP被动模式所需的端口
2011-06-20 10:43 3528FTP是仅基于TCP的服务, ... -
Hadoop 坑爹的Be Replicated to 0 nodes, instead of 1 异常
2011-05-11 11:57 17339有段时间不写博客了, ... -
Hadoop 客户端长期运行造成Datanode 连接泄露, 0.21.0 仍然存在这问题
2010-09-09 17:29 3028上篇文章中说到我在Hadoop的50070的web页面增加了每 ... -
影响Hadoop集群稳定性后续
2010-09-09 17:27 3416由于目前处理的数据量还未称的上大规模,但每个节点的压力都不小, ... -
Hadoop-0.21.0今天3:20AM正式发布到Apache
2010-08-25 05:53 2461可以说等待这个版本花儿都谢过两次了, 很开心今天早上收到来自N ... -
Plans for a 0.21 Hadoop Release
2010-08-22 20:49 1547相信大家对Hadoop 0.21 的版本已经期待以久了吧,确实 ... -
线程安全性-volatile
2010-05-09 20:01 2033引 今晚读了新同事关于 ... -
理解Load Average做好压力测试
2010-04-16 14:06 2804SIP的第四期结束了,因为控制策略的丰富,早先的的压力测试结果 ... -
Hadoop-0.21 版本, NEW FEATURES-Append设计文档.
2010-04-14 09:44 4914关于Hadoop的Append功能相信有很多人都会觉得 ... -
Java nio的一个严重BUG
2010-04-11 16:06 2458这个BUG会在linux上导致cpu 100%,使 ... -
New language features in Java 7
2010-04-01 12:33 1553Here are 7 of the new features ... -
[JVM-翻译]揭开java.lang.OutOfMemoryError面纱之一
2010-03-23 18:10 7046Java.lang.OutOfMemoryError是什么 J ... -
[JVM]-OutOfMemoryError: unable to create new native thread
2010-03-17 14:40 3518近来在系统的运行过程 ... -
一个记录近某段时间内流量的小程序
2010-02-08 10:43 1137在应用程序中, 有时并 ... -
[HDFS] Hadoop Over Ftp 项目的两点改进
2009-05-26 17:25 5812General We developed FTP serve ...
相关推荐
**HDFS源码分析** 1. **NameNode与DataNode**:HDFS的核心组件包括NameNode和DataNode。NameNode作为元数据管理节点,存储文件系统的命名空间信息和文件的块映射信息。DataNode则是数据存储节点,负责存储实际的...
**Hadoop Core源码分析** Hadoop-core-0.20.2是Hadoop早期版本的核心组件,它包含了Hadoop的文件系统接口、分布式计算模型MapReduce以及其他的工具和库。在源码中,我们可以看到以下几个关键部分: 1. **HDFS接口*...
1. **HDFS源码**:HDFS的源码主要位于`hadoop-hdfs-project/hadoop-hdfs`模块中,包含了NameNode、DataNode和Client等组件。NameNode负责元数据管理,DataNode负责数据存储,源码分析可以帮助我们理解其工作原理,如...
比如,一个Java应用程序通过hadoop-client-2.7.7.jar提交一个MapReduce作业,作业中会用到hadoop-common-2.7.7.jar提供的通用功能,而数据的读写则依赖于hadoop-hdfs-2.7.7.jar。在Hadoop生态系统中,这些jar包是...
Hadoop-2.6.0.tar.gz是Apache官方发布的Hadoop 2.6.0源码包,包含了Hadoop的核心组件,如HDFS(Hadoop Distributed File System)、YARN以及MapReduce。用户可以通过解压此文件,编译安装来搭建自己的Hadoop环境,...
其源代码中,我们可以看到如`hadoop-hdfs-project`子目录,包含HDFS的相关模块,如NameNode、DataNode等,这些组件协同工作,确保数据的高可用性和容错性。MapReduce则是Hadoop的数据处理模型,通过"map"和"reduce...
- **源码结构**:源代码中包含`hadoop-common`、`hadoop-hdfs`、`hadoop-mapreduce`等模块,分别对应Hadoop的基础功能、HDFS和MapReduce。 - **编译与构建**:使用Maven进行项目管理和构建,开发者可以通过修改pom...
源码中,主要关注`hadoop-hdfs-project`目录下的内容,包括NameNode、DataNode、Secondary NameNode等节点的实现。 2. **MapReduce**:MapReduce是Hadoop的并行计算模型,它将复杂的大数据处理任务分解为两个阶段:...
3. `hadoop-hdfs-project/hadoop-hdfs-rbf`:路由服务器(Router-based Federation)的实现,用于扩展大型HDFS集群的命名空间。 MapReduce则是Hadoop的并行计算模型,它将大任务分解为小任务(Map阶段),然后在...
1. HDFS组件:在"Hadoop-3.1.2-src"源码中,HDFS的相关代码位于`hadoop-hdfs-project`目录下。此部分涵盖了NameNode、DataNode、Client等组件的实现,通过这些源码可以了解到HDFS的元数据管理、数据块存储、故障恢复...
《Hadoop源码分析——MapReduce深度解析》 Hadoop,作为云计算领域的核心组件,以其分布式存储和计算能力,为大数据处理提供了强大的支持。MapReduce是Hadoop的主要计算框架,其设计思想源于Google的论文,旨在解决...
在Hadoop源码分析中,我们能看到这些Google技术的影子,例如Chubby和ZooKeeper,GFS和HDFS,BigTable和HBase,MapReduce和Hadoop。通过对比这些技术,学习者可以更容易地把握Hadoop的设计思路。 Hadoop源码复杂且...
6. **源码分析** 深入研究`src`目录下的源代码,可以了解Hadoop的内部工作机制,如: - `hadoop-common`包含Hadoop的基础组件和服务,如网络通信、配置、文件系统API等。 - `hadoop-hdfs`包含了HDFS的实现细节。 ...
Hadoop 源码分析 HDFS 数据流 Hadoop 的 HDFS(Hadoop Distributed File System)是 Hadoop 项目中最核心的组件之一,它提供了高可靠、高-performance 的分布式文件系统。HDFS 的核心组件包括 Namenode、Datanode、...
《实战Hadoop源码》是刘鹏先生撰写的一本深入解析Hadoop的专著,针对对云计算技术感兴趣的读者,特别是那些希望通过源代码学习Hadoop内在机制的开发者。这本书旨在帮助读者理解Hadoop如何实现分布式计算,以及如何在...
- **获取Hadoop源码或二进制包**:可以从Apache官方网站下载Hadoop的tar.gz或zip文件。 - **解压并配置环境变量**:将Hadoop解压到适当目录,并在系统环境变量中添加HADOOP_HOME,以及更新PATH变量。 - **配置...
源码文件"hadoop-2.10.0-src"包含了许多子项目和模块,如hadoop-common、hadoop-hdfs、hadoop-yarn、hadoop-mapreduce等,这些模块分别对应Hadoop的核心组件和服务。每个模块下都有各自的源代码文件,如Java类、配置...