云计算框架hadoop之源码分析

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1、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：http://research.google.com/archive/googlecluster.htmlChubby：http://labs.google.com/papers/chubby.htmlGFS：http://labs.google.com/papers/gfs.htmlBigTable：http://labs.googl

2、e.com/papers/bigtable.htmlMapReduce：http://labs.google.com/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-->ZooKeeperGFS-->HDFSBigTable-->HBaseMapReduce-->Hadoop目前，基于类似思想的OpenSource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

3、，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AmazonS3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

4、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。··大小:78.3KBHadoop源代码分析（二）下面给出了Hadoop的包的功能分析。PackageDependencestool提供一些命令行工具，如DistCp，archivemapreduceHadoop的Map/Reduce实现filecache提供HDFS文件的本地缓存，用于

5、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hdfsHDFS，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：http://zhangyu8374.javaeye.com/blog/86306io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，socketsecurity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re

6、cord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Javahttp基于Jetty的HTTPServlet，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HTTPServletHadoop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

7、口。实现了Writable接口的一个典型例子如下：Java代码1.publicclassMyWritableimplementsWritable{2.//Somedata3.privateintcounter;4.privatelongtimestamp;5.6.publicvoidwrite(DataOutputout)throwsIOException{7.out.writeInt(counter);8.out.writeLong(timestamp);9.}10.11.publicvoidreadFiel

8、ds(DataInputin)throwsIOException{12.counter=in.readInt();13.timestamp=in.readLong();14.}15.16.publicstaticMyWritableread(DataInputin)throwsIOException{17.MyWritablew=newMyWritable();18.w.readFie