hadoophdfs源碼
⑴ hadoop yarn源碼怎麼進行修改
第一個階段：學習hadoop基本使用和基本原理，從應用角度對hadoop進行了解和學習
這是第一個階段，你開始嘗試使用hadoop，從應用層面，對hadoop有一定了解，比如你可以使用hadoop shell對hdfs進行操作，使用hdfs API編寫一些程序上傳，下載文件；使用MapRece API編寫一個數據處理程序。一旦你對hadoop的基本使用方法比較熟悉了，接下來可以嘗試了解它的內部原理，注意，不需要通過閱讀源代碼了解內部原理，只需看一些博客，書籍，比如《Hadoop權威指南》，對於HDFS而言，你應該知道它的基本架構以及各個模塊的功能；對於MapRece而言，你應該知道其具體的工作流程，知道partition，shuffle，sort等工作原理，可以自己在紙上完整個畫完maprece的流程，越詳細越好。
在這個階段，建議你多看一些知名博客，多讀讀《hadoop權威指南》（可選擇性看相關的幾章）。如果你有實際項目驅動，那是再好不過了，理論聯系實際是最好的hadoop學習方法；如果你沒有項目驅動，那建議你不要自己一個人悶頭學，多跟別人交流，多主動給別人講講，最好的學習方式還是「講給別人聽」。
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第二個階段：從無到入門，開始閱讀hadoop源代碼
這個階段是最困苦和漫長的，尤其對於那些沒有任何分布式經驗的人。 很多人這個階段沒有走完，就放棄了，最後停留在hadoop應用層面。
這個階段，第一件要做的事情是，選擇一個hadoop組件。如果你對分布式存儲感興趣，那麼你可以選擇HDFS，如果你讀分布式計算感興趣，你可以選擇MapRece，如果你對資源管理系統感興趣，你可以選擇YARN。
選擇好系統後，接下來的經歷是最困苦的。當你把hadoop源代碼導入eclipse或intellij idea，沏上一杯茶，開始准備優哉游哉地看hadoop源代碼時，你懵逼了：你展開那數不盡的package和class，覺得無從下手，好不容易找到了入口點，然後你屁顛屁顛地通過eclipse的查找引用功能，順著類的調用關系一層層找下去，最後迷失在了代碼的海洋中，如同你在不盡的壓棧，最後棧溢出了，你忘記在最初的位置。很多人經歷過上面的過程，最後沒有順利逃出來，而放棄。
如果你正在經歷這個過程，我的經驗如下：首先，你要摸清hadoop的代碼模塊，知道client，master，slave各自對應的模塊（hadoop中核心系統都是master/slave架構，非常類似），並在閱讀源代碼過程中，時刻謹記你當前閱讀的代碼屬於哪一個模塊，會在哪個組件中執行；之後你需要摸清各個組件的交互協議，也就是分布式中的RPC，這是hadoop自己實現的，你需要對hadoop RPC的使用方式有所了解，然後看各模塊間的RPC protocol，到此，你把握了系統的骨架，這是接下來閱讀源代碼的基礎；接著，你要選擇一個模塊開始閱讀，我一般會選擇Client，這個模塊相對簡單些，會給自己增加信心，為了在閱讀代碼過程中，不至於迷失自己，建議在紙上畫出類的調用關系，邊看邊畫，我記得我閱讀hadoop源代碼時，花了一疊紙。注意，看源代碼過程中，很容易煩躁不安，建議經常起來走走，不要把自己逼得太緊。
在這個階段，建議大家多看一些源代碼分析博客和書籍，比如《Hadoop技術內幕》系列叢書（軒相關網站：Hadoop技術內幕）就是最好的參考資料。藉助這些博客和書籍，你可以在前人的幫助下，更快地學習hadoop源代碼，節省大量時間，注意，目前博客和書籍很多，建議大家廣泛收集資料，找出最適合自己的參考資料。
這個階段最終達到的目的，是對hadoop源代碼整體架構和局部的很多細節，有了一定的了解。比如你知道MapRece Scheler是怎樣實現的，MapRece shuffle過程中，map端做了哪些事情，rece端做了哪些事情，是如何實現的，等等。這個階段完成後，當你遇到問題或者困惑點時，可以迅速地在Hadoop源代碼中定位相關的類和具體的函數，通過閱讀源代碼解決問題，這時候，hadoop源代碼變成了你解決問題的參考書。
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第三個階段：根據需求，修改源代碼。
這個階段，是驗證你閱讀源代碼成效的時候。你根據leader給你的需求，修改相關代碼完成功能模塊的開發。在修改源代碼過程中，你發現之前閱讀源代碼仍過於粗糙，這時候你再進一步深入閱讀相關代碼，彌補第二個階段中薄弱的部分。當然，很多人不需要經歷第三個階段，僅僅第二階段就夠了：一來能夠通過閱讀代碼解決自己長久以來的技術困惑，滿足自己的好奇心，二來從根源上解決解決自己遇到的各種問題。 這個階段，沒有太多的參考書籍或者博客，多跟周圍的同事交流，通過代碼review和測試，證明自己的正確性。
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閱讀hadoop源代碼的目的不一定非是工作的需要，你可以把他看成一種修養，通過閱讀hadoop源代碼，加深自己對分布式系統的理解，培養自己踏實做事的心態。
⑵ 如何部署hadoop分布式文件系統
一、實戰環境
系統版本：CentOS 5.8x86_64
java版本：JDK-1.7.0_25
Hadoop版本：hadoop-2.2.0
192.168.149.128namenode （充當namenode、secondary namenode和ResourceManager角色）
192.168.149.129datanode1 （充當datanode、nodemanager角色）
192.168.149.130datanode2 （充當datanode、nodemanager角色）
二、系統准備
1、Hadoop可以從Apache官方網站直接下載最新版本Hadoop2.2。官方目前是提供了linux32位系統可執行文件，所以如果需要在64位系統上部署則需要單獨下載src 源碼自行編譯。（如果是真實線上環境，請下載64位hadoop版本，這樣可以避免很多問題，這里我實驗採用的是32位版本）
1234 Hadoop
Java
2、我們這里採用三台CnetOS伺服器來搭建Hadoop集群，分別的角色如上已經註明。
第一步：我們需要在三台伺服器的/etc/hosts裡面設置對應的主機名如下（真實環境可以使用內網DNS解析）
[root@node1 hadoop]# cat /etc/hosts
# Do not remove the following line, or various programs
# that require network functionality will fail.
127.0.0.1localhost.localdomain localhost
192.168.149.128node1
192.168.149.129node2
192.168.149.130node3
（注* 我們需要在namenode、datanode三台伺服器上都配置hosts解析）
第二步：從namenode上無密碼登陸各台datanode伺服器，需要做如下配置:
在namenode 128上執行ssh-keygen，一路Enter回車即可。
然後把公鑰/root/.ssh/id_rsa.pub拷貝到datanode伺服器即可，拷貝方法如下：
ssh--id -i .ssh/id_rsa.pub [email protected]
ssh--id -i .ssh/id_rsa.pub [email protected]
三、Java安裝配置
tar -xvzf jdk-7u25-linux-x64.tar.gz &&mkdir -p /usr/java/ ; mv /jdk1.7.0_25 /usr/java/ 即可。
安裝完畢並配置java環境變數，在/etc/profile末尾添加如下代碼：
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25/
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CLASSPATH=$JAVE_HOME/lib/dt.jar:$JAVE_HOME/lib/tools.jar:./
保存退出即可，然後執行source /etc/profile 生效。在命令行執行java -version 如下代表JAVA安裝成功。
[root@node1 ~]# java -version
java version "1.7.0_25"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_25-b15)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 23.25-b01, mixed mode)
（注* 我們需要在namenode、datanode三台伺服器上都安裝Java JDK版本）
四、Hadoop版本安裝
官方下載的hadoop2.2.0版本，不用編譯直接解壓安裝就可以使用了，如下：
第一步解壓:
tar -xzvf hadoop-2.2.0.tar.gz &&mv hadoop-2.2.0/data/hadoop/
（注* 先在namenode伺服器上都安裝hadoop版本即可，datanode先不用安裝，待會修改完配置後統一安裝datanode）
第二步配置變數：
在/etc/profile末尾繼續添加如下代碼，並執行source /etc/profile生效。
export HADOOP_HOME=/data/hadoop/
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin/
export JAVA_LIBRARY_PATH=/data/hadoop/lib/native/
（注* 我們需要在namenode、datanode三台伺服器上都配置Hadoop相關變數）
五、配置Hadoop
在namenode上配置，我們需要修改如下幾個地方：
1、修改vi /data/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml 內容為如下：
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl"href=\'#\'" Put site-specific property overrides inthisfile. -->
<configuration>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://192.168.149.128:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/tmp/hadoop-${user.name}</value>
<description>A base forother temporary directories.</description>
</property>
</configuration>
2、修改vi /data/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml內容為如下：
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl"href=\'#\'" Put site-specific property overrides inthisfile. -->
<configuration>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>192.168.149.128:9001</value>
</property>
</configuration>
3、修改vi /data/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml內容為如下：
<?xml version="1.0"encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl"href=\'#\'" /name>
<value>/data/hadoop/data_name1,/data/hadoop/data_name2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.data.dir</name>
<value>/data/hadoop/data_1,/data/hadoop/data_2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
</configuration>
4、在/data/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh文件末尾追加JAV_HOME變數：
echo "export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25/">> /data/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh
5、修改 vi /data/hadoop/etc/hadoop/masters文件內容為如下：
192.168.149.128
6、修改vi /data/hadoop/etc/hadoop/slaves文件內容為如下：
192.168.149.129
192.168.149.130
如上配置完畢，以上的配置具體含義在這里就不做過多的解釋了，搭建的時候不明白，可以查看一下相關的官方文檔。
如上namenode就基本搭建完畢，接下來我們需要部署datanode，部署datanode相對簡單，執行如下操作即可。
1 fori in`seq 129130` ; doscp -r /data/hadoop/ [email protected].$i:/data/ ; done
自此整個集群基本搭建完畢，接下來就是啟動hadoop集群了。
⑶ Hadoop源代碼用eclipse打開時就出現問題
關掉自動build，安裝maven。給分
⑷ 請問在Hadoop的HDFS中，是如何把文件分割後的block分散到一個個的datanode中，有源代碼的相關方法說明最好
不是一個一個的寫，是以流水線的方式同時寫數據副本的
⑸ hadoop單機模式和偽分布式模式的異同
一、相同點：
1、運行機器數相同
單機(非分布式)模式與偽分布式都是在一台單機上運行。
二、不同點：
1、分布式文件系統不同
1）、單機(非分布式)模式，沒有分布式文件系統，而是直接讀寫本地操作系統的文件系統。
2）、偽分布式用不同的Java進程模仿分布式運行中的各類結點: (NameNode,DataNode,JobTracker,TaskTracker,SecondaryNameNode)。
2、啟動進程不同
1）、單機(非分布式)模式下，Hadoop不會啟動NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker等守護進程，Map()和Rece()任務作為同一個進程的不同部分來執行的。
2）、偽分布式模式下，Hadoop啟動NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker這些守護進程都在同一台機器上運行，是相互獨立的Java進程。
3、配置文件處理方式不同
1）、單機(非分布式)模式下，不對配置文件進行修改。
2）、偽分布式模式下，修改3個配置文件：core-site.xml（Hadoop集群的特性，作用於全部進程及客戶端）、hdfs-site.xml（配置HDFS集群的工作屬性）、mapred-site.xml（配置MapRece集群的屬性）。
參考資料
網路-Hadoop
⑹ CDH版的hadoop有沒有源碼提供
首先，不得不說，hadoop發展到現在這個階段，代碼已經變得非常龐大臃腫，如果你直接閱讀最新版本的源代碼，難度比較大，需要足夠的耐心和時間，所以，如果你覺得認真一次，認真閱讀一次hadoop源代碼，一定要有足夠的心理准備和時間預期。 其次，需要注意，閱讀Hadoop源代碼的效率，因人而異，如果你有足夠的分布式系統知識儲備，看過類似的系統，則能夠很快地讀它的源代碼進行通讀，並快速切入你最關注的局部細節，比如你之前看過某個分布式資料庫的源代碼，對分布式系統的網路通信模塊，調度模塊等有一定了解，這對閱讀hadoop源代碼有極大幫助；如果你是一個初學者，對hadoop一無所知，只了解一些java語法，那閱讀hadoop源代碼是極具挑戰的一件事情，尤其是從無到開始入門的過程，是極度煎熬和困惑的，這時候需要你在閱讀代碼過程中，不斷補充缺乏的相關知識（比如RPC，NIO，設計模式等），循序漸進，直到入門。 接下來進入主題，說一下閱讀源代碼的個人經驗。由於我也是從無到入門，再到修改源代碼，逐步過渡的，所以，對於很多人而言，具有借鑒意義。 ============ 第一個階段：學習hadoop基本使用和基本原理，從應用角度對hadoop進行了解和學習 這是第一個階段，你開始嘗試使用hadoop，從應用層面，對hadoop有一定了解，比如你可以使用hadoop shell對hdfs進行操作，使用hdfs API編寫一些程序上傳，下載文件；使用MapRece API編寫一個數據處理程序。一旦你對hadoop的基本使用方法比較熟悉了，接下來可以嘗試了解它的內部原理，注意，不需要通過閱讀源代碼了解內部原理，只需看一些博客，書籍，比如《Hadoop權威指南》，對於HDFS而言，你應該知道它的基本架構以及各個模塊的功能；對於MapRece而言，你應該知道其具體的工作流程，知道partition，shuffle，sort等工作原理，可以自己在紙上完整個畫完maprece的流程，越詳細越好。 在這個階段，建議你多看一些知名博客，多讀讀《hadoop權威指南》（可選擇性看相關的幾章）。如果你有實際項目驅動，那是再好不過了，理論聯系實際是最好的hadoop學習方法；如果你沒有項目驅動，那建議你不要自己一個人悶頭學，多跟別人交流，多主動給別人講講，最好的學習方式還是「講給別人聽」。 ============ 第二個階段：從無到入門，開始閱讀hadoop源代碼 這個階段是最困苦和漫長的，尤其對於那些沒有任何分布式經驗的人。 很多人這個階段沒有走完，就放棄了，最後停留在hadoop應用層面。 這個階段，第一件要做的事情是，選擇一個hadoop組件。如果你對分布式存儲感興趣，那麼你可以選擇HDFS，如果你讀分布式計算感興趣，你可以選擇MapRece，如果你對資源管理系統感興趣，你可以選擇YARN。 選擇好系統後，接下來的經歷是最困苦的。當你把hadoop源代碼導入eclipse或intellij idea，沏上一杯茶，開始准備優哉游哉地看hadoop源代碼時，你懵逼了：你展開那數不盡的package和class，覺得無從下手，好不容易找到了入口點，然後你屁顛屁顛地通過eclipse的查找引用功能，順著類的調用關系一層層找下去，最後迷失在了代碼的海洋中，如同你在不盡的壓棧，最後棧溢出了，你忘記在最初的位置。很多人經歷過上面的過程，最後沒有順利逃出來，而放棄。 如果你正在經歷這個過程，我的經驗如下：首先，你要摸清hadoop的代碼模塊，知道client，master，slave各自對應的模塊（hadoop中核心系統都是master/slave架構，非常類似），並在閱讀源代碼過程中，時刻謹記你當前閱讀的代碼屬於哪一個模塊，會在哪個組件中執行；之後你需要摸清各個組件的交互協議，也就是分布式中的RPC，這是hadoop自己實現的，你需要對hadoop RPC的使用方式有所了解，然後看各模塊間的RPC protocol，到此，你把握了系統的骨架，這是接下來閱讀源代碼的基礎；接著，你要選擇一個模塊開始閱讀，我一般會選擇Client，這個模塊相對簡單些，會給自己增加信心，為了在閱讀代碼過程中，不至於迷失自己，建議在紙上畫出類的調用關系，邊看邊畫，我記得我閱讀hadoop源代碼時，花了一疊紙。注意，看源代碼過程中，很容易煩躁不安，建議經常起來走走，不要把自己逼得太緊。 在這個階段，建議大家多看一些源代碼分析博客和書籍，比如《Hadoop技術內幕》系列叢書（軒相關網站：Hadoop技術內幕）就是最好的參考資料。藉助這些博客和書籍，你可以在前人的幫助下，更快地學習hadoop源代碼，節省大量時間，注意，目前博客和書籍很多，建議大家廣泛收集資料，找出最適合自己的參考資料。 這個階段最終達到的目的，是對hadoop源代碼整體架構和局部的很多細節，有了一定的了解。比如你知道MapRece Scheler是怎樣實現的，MapRece shuffle過程中，map端做了哪些事情，rece端做了哪些事情，是如何實現的，等等。這個階段完成後，當你遇到問題或者困惑點時，可以迅速地在Hadoop源代碼中定位相關的類和具體的函數，通過閱讀源代碼解決問題，這時候，hadoop源代碼變成了你解決問題的參考書
⑺ hadoop hdfs 源碼怎麼看
在使用Hadoop的過程中，很容易通過FileSystem類的API來讀取HDFS中的文件內容，讀取內容的過程是怎樣的呢？今天來分析客戶端讀取HDFS文件的過程，下面的一個小程序完成的功能是讀取HDFS中某個目錄下的文件內容，然後輸出到控制台，代碼如下：
[java] view plain
public class LoadDataFromHDFS {
public static void main(String[] args) throws IOException {
new LoadDataFromHDFS().loadFromHdfs("hdfs://localhost:9000/user/wordcount/");
}
public void loadFromHdfs(String hdfsPath) throws IOException {
Configuration conf = new Configuration();
Path hdfs = new Path(hdfsPath);
FileSystem in = FileSystem.get(conf);
//in = FileSystem.get(URI.create(hdfsPath), conf);//這兩行都會創建一個DistributedFileSystem對象
FileStatus[] status = in.listStatus(hdfs);
for(int i = 0; i < status.length; i++) {
byte[] buff = new byte[1024];
FSDataInputStream inputStream = in.open(status[i].getPath());
while(inputStream.read(buff) > 0) {
System.out.print(new String(buff));
}
inputStream.close();
}
}
}
FileSystem in = FileSystem.get(conf)這行代碼創建一個DistributedFileSystem，如果直接傳入一個Configuration類型的參數，那麼默認會讀取屬性fs.default.name的值，根據這個屬性的值創建對應的FileSystem子類對象，如果沒有配置fs.default.name屬性的值，那麼默認創建一個org.apache.hadoop.fs.LocalFileSystem類型的對象。但是這里是要讀取HDFS中的文件，所以在core-site.xml文件中配置fs.default.name屬性的值為hdfs://localhost:9000，這樣FileSystem.get(conf)返回的才是一個DistributedFileSystem類的對象。 還有一種創建DistributedFileSystem這種指定文件系統類型對像的方法是使用FileSystem.get(Configuration conf)的一個重載方法FileSystem.get(URI uri, Configuration)，其實調用第一個方法時在FileSystem類中先讀取conf中的屬性fs.default.name的值，再調用的FileSystem.get(URI uri, Configuration)方法。