转自:http://www.it165.net/admin/html/201402/2382.html 在上一篇文章Hadoop源码分析之DataNode的启动与停止中分析了DataNode节点的启动大致过程,下面来重点分析DataNode节点中启动过程中的与NameNode节点的几个通信过程. IPC对象创建 在DataNode类中有一个成员变量namenode,它是DatanodeProtocol类型,DatanodeProtocol接口是DataNode节点与NameNode节点间进行IP…

转自:http://www.it165.net/admin/html/201312/2178.html org.apache.hadoop.conf.Configuration类是Hadoop所有功能的基础类,每一种功能执行之前都需要有先得到一个Configuration对象.Hadoop使用了XML文件作为配置文件,来保存运行时的配置信息,然后将配置加载到Configuration对象中,要使用配置信息时直接从Configuration对象中取. Hadoop配置文件 将下载的Hadoop压缩…

这里分析MapReduce原理并没用WordCount,目前没用过hadoop也没接触过大数据,感觉,只是感觉,在项目中,如果真的用到了MapReduce那待排序的肯定会更加实用. 先贴上源码 package examples; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Da…

一.客户端 Map-Reduce的过程首先是由客户端提交一个任务开始的. 提交任务主要是通过JobClient.runJob(JobConf)静态函数实现的: public static RunningJob runJob(JobConf job) throws IOException { //首先生成一个JobClient对象 JobClient jc = new JobClient(job); …… //调用submitJob来提交一个任务 running = jc.submitJob(jo…

    用户提交 MapReduce 作业后,JobClient 会调用 InputFormat 的 getSplit方法 生成 InputSplit 的信息.     一个 MapReduce 任务可以有多个 Split,其用于分割用户的数据源,根据用户设定的切割大小把数据源切割成 InputSplit元数据和 InputSplit原始数据. 元数据的作用:被JobTracker使用,生成Task的本地行的数据结构. 原始数据的作用:被Map Task初始化时使用,用来获取要处理的数据. 以下…

Hadopo提供了一个抽象的文件系统模型FileSystem,HDFS是其中的一个实现. FileSystem是Hadoop中所有文件系统的抽象父类,它定义了文件系统所具有的基本特征和基本操作. FileSystem类在org.apache.hadoop.fs包中.在eclipse中按ctrl+shift+T进行搜索,提示导入源码包hadoop-hdfs-client-3.0.0-sources.jar.导入即可. 一.成员变量 1.Hadoop使用的默认的文件系统的配置项,在core-defa…

hadoop 源代码分析(一) Google 的核心竞争技术是它的计算平台.HadoopGoogle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.html Chubby:http://labs.google.com/papers/chubby.html GFS:http://labs.google.com/papers/gfs.html BigTable:http:/…

源码位于Hadoop-common ipc包下 abstract class Server 构造Server protected Server(String bindAddress, int port, Class<? extends Writable> rpcRequestClass, int handlerCount, int numReaders, int queueSizePerHandler, Configuration conf, String serverName, Secret…

大家都熟悉文件系统,在对HDFS进行分析前,我们并没有花非常多的时间去介绍HDFS的背景.毕竟大家对文件系统的还是有一定的理解的,并且也有非常好的文档.在分析Hadoop的MapReduce部分前,我们还是先了解系统是怎样工作的,然后再进入我们的分析部分. 以下的图来自http://horicky.blogspot.com/2008/11/hadoop-mapreduce-implementation.html,是我看到的讲MapReduce最好的图.   以Hadoop带的wordcount为…

Map的结果,会通过partition分发到Reducer上.Reducer做完Reduce操作后,通过OutputFormat,进行输出.以下我们就来分析參与这个过程的类.   Mapper的结果,可能送到可能的Combiner做合并,Combiner在系统中并没有自己的基类,而是用Reducer作为Combiner的基类.他们对外的功能是一样的.仅仅是使用的位置和使用时的上下文不太一样而已. Mapper终于处理的结果对<key, value>,是须要送到Reducer去合并的,合并的时候…

以下轮到FSNamesystem 出场了. FSNamesystem.java 一共同拥有4573 行.而整个namenode 文件夹下全部的Java 程序总共也仅仅有16876 行,把FSNamesystem 搞定了,NameNode 也就基本搞定. FSNamesystem 是NameNode 实际记录信息的地方,保存在FSNamesystem 中的数据有: 文件名称数据块列表(存放在FSImage 和日志中) 合法的数据块列表(上面关系的逆关系) 数据块DataNode(仅仅保存在内存中,…

转自: http://blog.csdn.net/workformywork/article/details/21783861 从NameNode节点获取数据块所在节点等信息 客户端在和数据节点建立流式接口的TCP连接,读取文件数据前需要定位数据的位置,所以首先客户端在 DFSClient.callGetBlockLocations() 方法中调用了远程方法 ClientProtocol.getBlockLocations() ,调用该方法返回一个LocatedBlocks对象,包含了一系列的L…

在使用hadoop的时候,可能遇到各种各样的问题,然而由于hadoop的运行机制比较复杂,因而出现了问题的时候比较难于发现问题. 本文欲通过某种方式跟踪Hadoop的运行痕迹,方便出现问题的时候可以通过这些痕迹来解决问题. 一.环境的搭建 为了能够跟踪这些运行的痕迹,我们需要搭建一个特殊的环境,从而可以一步步的查看上一节提到的一些关键步骤所引起的变化. 我们首先搭建一个拥有一个NameNode(namenode:192.168.1.104),三个DataNode(datanode01:192.1…

有了上面Mapper输出的内存存储结构和硬盘存储结构讨论,我们来细致分析MapOutputBuffer的流程.首先是成员变量.最先初始化的是作业配置job和统计功能reporter.通过配置,MapOutputBuffer能够获取本地文件系统(localFs和rfs),Reducer的数目和Partitioner. SpillRecord是文件spill.out{spill号}.index在内存中的相应抽象(内存数据和文件数据就差最后的校验和),该文件保持了一系列的IndexRecord,例如以…

转自:http://www.tuicool.com/articles/neUrmu 在上一篇博文中分析了客户端从HDFS读取数据的过程,下面来看看客户端是怎么样向HDFS写数据的,下面的代码将本地文件系统中/home/hadoop/input目录下的文件写入到本地搭建的HDFS的/test文件中,代码如下: 01.import java.io.IOException; 02.import java.net.URI; 03.  04.import org.apache.hadoop.conf.Co…

60页的ppt讲述Hadoop的编程思想 下载地址 http://download.csdn.net/detail/popsuper1982/9544904…

一.文件的打开 1.1.客户端 HDFS打开一个文件,需要在客户端调用DistributedFileSystem.open(Path f, int bufferSize),其实现为: public FSDataInputStream open(Path f, int bufferSize) throws IOException { return new DFSClient.DFSDataInputStream( dfs.open(getPathName(f), bufferSize, verif…

1.概述 我们已经能够搭建一个高可用的Hadoop平台了,也熟悉并掌握了一个项目在Hadoop平台下的开发流程,基于Hadoop的一些套件我们也能够使用,并且能利用这些套件进行一些任务的开发.在Hadoop的应用级别上,我们接着往后面去研究学习,那就是Hadoop的源码了,作为Hadoop开发人员,我们得去学习和研究Hadoop得实现原理,底层框架的设计,编码的实现过程等等,下面就开始我们今天的Hadoop源码分析之旅. 2.准备 在分析源码之前,我们需要准备好分析源码的环境,以及如何去分析(分…

RCFile   RCFile全称Record Columnar File,列式记录文件,是一种类似于SequenceFile的键值对(Key/Value Pairs)数据文件.   关键词:Record.Columnar.Key.Value.   RCFile的优势在哪里?适用于什么场景?为了让大家有一个感性的认识,我们来看一个例子.   假设我们有这样一张9行3列的Hive数据表table,以普通的TextFile进行存储,     现在我们需要统计这张数据表的第二列(col2)值为“row…

TaskTracker节点向JobTracker汇报当前节点的运行时信息时候,是将运行状态信息同心跳报告一起发送给JobTracker的,主要包括TaskTracker的基本信息.节点资源使用信息.各任务状态等.所以信息被序列化为TaskTrackerStatus实例对象.每次发送心跳报告的时候,会重新构造一个Status对象,并重置这些信息,而且需要主要的是每次发送的status对象的大小是不一定的,因为很多信息的发送是有时间间隔的.这些操作主要位于方法transmitHeartBeat的上半…

上篇Hadoop之HDFS原理及文件上传下载源码分析(上)楼主主要介绍了hdfs原理及FileSystem的初始化源码解析, Client如何与NameNode建立RPC通信.本篇将继续介绍hdfs文件上传.下载源解析. 文件上传 先上文件上传的方法调用过程时序图: 其主要执行过程: FileSystem初始化,Client拿到NameNodeRpcServer代理对象,建立与NameNode的RPC通信(楼主上篇已经介绍过了) 调用FileSystem的create()方法,由于实现类为Dis…

1.概述 前面我们已经对Hadoop有了一个初步认识,接下来我们开始学习Hadoop的一些核心的功能,其中包含mapreduce,fs,hdfs,ipc,io,yarn,今天为大家分享的是mapreduce部分,其内容目录如下所示: MapReduce V1 MapReduce V2 MR V1和MR V2的区别 MR V2的重构思路 本篇文章的源码是基于hadoop-2.6.0-src.tar.gz来完成的.代码下载地址,请参考<Hadoop2源码分析-准备篇>. 2.MapReduce V…

这些天一直奔波于长沙和武汉之间,忙着腾讯的笔试.面试,以至于对hadoop RPC(Remote Procedure Call Protocol ,远程过程调用协议,它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议.可以参考:http://baike.baidu.com/view/32726.htm )机制分析的博客一直耽搁了下来.昨天晚上胡老大和我抱怨说:最近乱的很.呵呵,老是往武汉跑,能不乱嘛.不过差不多腾讯面试的事就该告一段落了.五一期间,云计算小组的成员们,我们…

我们知道,如果想要在Yarn上运行MapReduce作业,仅需实现一个ApplicationMaster组件即可,而MRAppMaster正是MapReduce在Yarn上ApplicationMaster的实现,由其控制MR作业在Yarn上的执行.如此,随之而来的一个问题就是,MRAppMaster是如何控制MapReduce作业在Yarn上运行的,换句话说,MRAppMaster上MapReduce作业处理总流程是什么?这就是本文要研究的重点. 通过MRAppMaster类的定义我们就能看出…

JobSubmitter,顾名思义,它是MapReduce中作业提交者,而实际上JobSubmitter除了构造方法外,对外提供的唯一一个非private成员变量或方法就是submitJobInternal()方法,它是提交Job的内部方法,实现了提交Job的所有业务逻辑.本文,我们将深入研究MapReduce中用于提交Job的组件JobSubmitter. 首先,我们先看下JobSubmitter的类成员变量,如下: // 文件系统FileSystem实例 private FileSystem…

分析对象: hadoop版本:hadoop 0.20.203.0 必备技术点: 1. 动态代理(参考 :http://www.cnblogs.com/sh425/p/6893662.html )2. Java NIO(参考 :http://www.cnblogs.com/sh425/p/6893501.html )3. Java网络编程 目录: 一．RPC协议二．ipc.RPC源码分析三．ipc.Client源码分析四．ipc.Server源码分析 分析:  一．RPC协议 在分析协议之前,我觉…

LocatedFileStatusFetcher是MapReduce中一个针对给定输入路径数组,使用配置的线程数目来获取数据块位置的实用类.它的主要作用就是利用多线程技术,每个线程对应一个任务,每个任务针对给定输入路径数组Path[],解析出文件状态列表队列BlockingQueue<List<FileStatus>>.其中,输入数据输入路径只不过是一个Path,而输出数据则是文件状态列表队列BlockingQueue<List<FileStatus>>,文…

这是我的分析,当然查阅书籍和网络.如有什么不对的,请各位批评指正.以下的类有的并不完全,只列出重要的方法. 如要转载,请注上作者以及出处. 一.源码阅读环境 需要安装jdk1.7.0版本及其以上版本,还需要安装Eclipse阅读hadoop源码. Eclipse安装教程参见我的博客. Hadoop源码官网下载.我下载的是2.7.3版本的.其中source是源代码工程,需要你编译才能执行.而binary是编译好的克执行文件. 如果你要搭建Hadoop集群,则下载binary的.如果阅读源代码,下载…

总体来说大概有以下2个大的步骤 1.连接集群(yarnrunner或者是localjobrunner) 2.submitter.submitJobInternal()在该方法中会创建提交路径,计算切片(writesplits),生成job.xml在路径下,提交job等 下面用windows下执行mr程序的过程进行源码分析,先把你的hadoop所在的盘符下的tmp文件清空.我的是d:/tmp 1.debug执行driver,进入waitForCompletion,然后进入conect(),可以看到…

MapTask类继承于Task类,它最主要的方法就是run(),用来执行这个Map任务. run()首先设置一个TaskReporter并启动,然后调用JobConf的getUseNewAPI()判断是否使用New API,使用New API的设置在前面[Hadoop源码解读](三)MapReduce篇之Job类 讲到过,再调用Task继承来的initialize()方法初始化这个task,接着根据需要执行runJobCleanupTask().runJobSetupTask().runTask…