hadoop源码

⑴ hadoop hdfs 源码怎么看

在使用Hadoop的过程中，很容易通过FileSystem类的API来读取HDFS中的文件内容，读取内容的过程是怎样的呢？今天来分析客户端读取HDFS文件的过程，下面的一个小程序完成的功能是读取HDFS中某个目录下的文件内容，然后输出到控制台，代码如下：

[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);//这两行都会创建一个DistributedFileSystem对象

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)这行代码创建一个DistributedFileSystem，如果直接传入一个Configuration类型的参数，那么默认会读取属性fs.default.name的值，根据这个属性的值创建对应的FileSystem子类对象，如果没有配置fs.default.name属性的值，那么默认创建一个org.apache.hadoop.fs.LocalFileSystem类型的对象。但是这里是要读取HDFS中的文件，所以在core-site.xml文件中配置fs.default.name属性的值为hdfs://localhost:9000，这样FileSystem.get(conf)返回的才是一个DistributedFileSystem类的对象。 还有一种创建DistributedFileSystem这种指定文件系统类型对像的方法是使用FileSystem.get(Configuration conf)的一个重载方法FileSystem.get(URI uri, Configuration)，其实调用第一个方法时在FileSystem类中先读取conf中的属性fs.default.name的值，再调用的FileSystem.get(URI uri, Configuration)方法。

⑵ 如何高效的阅读hadoop源代码

R语言和Hadoop让我们体会到了，两种技术在各自领域的强大。很多开发人员在计算机的角度，都会提出下面2个问题。问题1: Hadoop的家族如此之强大，为什么还要结合R语言？
问题2: Mahout同样可以做数据挖掘和机器学习，和R语言的区别是什么？下面我尝试着做一个解答：问题1: Hadoop的家族如此之强大，为什么还要结合R语言？

a. Hadoop家族的强大之处，在于对大数据的处理，让原来的不可能（TB,PB数据量计算），成为了可能。
b. R语言的强大之处，在于统计分析，在没有Hadoop之前，我们对于大数据的处理，要取样本，假设检验，做回归，长久以来R语言都是统计学家专属的工具。
c. 从a和b两点，我们可以看出，hadoop重点是全量数据分析，而R语言重点是样本数据分析。 两种技术放在一起，刚好是最长补短！
d. 模拟场景：对1PB的新闻网站访问日志做分析，预测未来流量变化
d1:用R语言，通过分析少量数据，对业务目标建回归建模，并定义指标d2:用Hadoop从海量日志数据中，提取指标数据d3:用R语言模型，对指标数据进行测试和调优d4:用Hadoop分步式算法，重写R语言的模型，部署上线这个场景中，R和Hadoop分别都起着非常重要的作用。以计算机开发人员的思路，所有有事情都用Hadoop去做，没有数据建模和证明，”预测的结果”一定是有问题的。以统计人员的思路，所有的事情都用R去做，以抽样方式，得到的“预测的结果”也一定是有问题的。所以让二者结合，是产界业的必然的导向，也是产界业和学术界的交集，同时也为交叉学科的人才提供了无限广阔的想象空间。问题2: Mahout同样可以做数据挖掘和机器学习，和R语言的区别是什么？

a. Mahout是基于Hadoop的数据挖掘和机器学习的算法框架，Mahout的重点同样是解决大数据的计算的问题。
b. Mahout目前已支持的算法包括，协同过滤，推荐算法，聚类算法，分类算法，LDA, 朴素bayes，随机森林。上面的算法中，大部分都是距离的算法，可以通过矩阵分解后，充分利用MapRece的并行计算框架，高效地完成计算任务。
c. Mahout的空白点，还有很多的数据挖掘算法，很难实现MapRece并行化。Mahout的现有模型，都是通用模型，直接用到的项目中，计算结果只会比随机结果好一点点。Mahout二次开发，要求有深厚的JAVA和Hadoop的技术基础，最好兼有 “线性代数”，“概率统计”，“算法导论” 等的基础知识。所以想玩转Mahout真的不是一件容易的事情。
d. R语言同样提供了Mahout支持的约大多数算法(除专有算法)，并且还支持大量的Mahout不支持的算法，算法的增长速度比mahout快N倍。并且开发简单，参数配置灵活，对小型数据集运算速度非常快。
虽然，Mahout同样可以做数据挖掘和机器学习，但是和R语言的擅长领域并不重合。集百家之长，在适合的领域选择合适的技术，才能真正地“保质保量”做软件。

如何让Hadoop结合R语言？

从上一节我们看到，Hadoop和R语言是可以互补的，但所介绍的场景都是Hadoop和R语言的分别处理各自的数据。一旦市场有需求，自然会有商家填补这个空白。

1）. RHadoop

RHadoop是一款Hadoop和R语言的结合的产品，由RevolutionAnalytics公司开发，并将代码开源到github社区上面。RHadoop包含三个R包 (rmr，rhdfs，rhbase)，分别是对应Hadoop系统架构中的，MapRece, HDFS, HBase 三个部分。

2）. RHiveRHive是一款通过R语言直接访问Hive的工具包，是由NexR一个韩国公司研发的。

3）. 重写Mahout用R语言重写Mahout的实现也是一种结合的思路，我也做过相关的尝试。

4）.Hadoop调用R

上面说的都是R如何调用Hadoop，当然我们也可以反相操作，打通JAVA和R的连接通道，让Hadoop调用R的函数。但是，这部分还没有商家做出成形的产品。

5. R和Hadoop在实际中的案例

R和Hadoop的结合，技术门槛还是有点高的。对于一个人来说，不仅要掌握Linux, Java, Hadoop, R的技术，还要具备 软件开发，算法，概率统计，线性代数，数据可视化，行业背景 的一些基本素质。在公司部署这套环境，同样需要多个部门，多种人才的的配合。Hadoop运维，Hadoop算法研发，R语言建模，R语言MapRece化，软件开发，测试等等。所以，这样的案例并不太多。

⑶ CDH版的hadoop有没有源码提供

首先，不得不说，hadoop发展到现在这个阶段，代码已经变得非常庞大臃肿，如果你直接阅读最新版本的源代码，难度比较大，需要足够的耐心和时间，所以，如果你觉得认真一次，认真阅读一次hadoop源代码，一定要有足够的心理准备和时间预期。 其次，需要注意，阅读Hadoop源代码的效率，因人而异，如果你有足够的分布式系统知识储备，看过类似的系统，则能够很快地读它的源代码进行通读，并快速切入你最关注的局部细节，比如你之前看过某个分布式数据库的源代码，对分布式系统的网络通信模块，调度模块等有一定了解，这对阅读hadoop源代码有极大帮助；如果你是一个初学者，对hadoop一无所知，只了解一些java语法，那阅读hadoop源代码是极具挑战的一件事情，尤其是从无到开始入门的过程，是极度煎熬和困惑的，这时候需要你在阅读代码过程中，不断补充缺乏的相关知识（比如RPC，NIO，设计模式等），循序渐进，直到入门。 接下来进入主题，说一下阅读源代码的个人经验。由于我也是从无到入门，再到修改源代码，逐步过渡的，所以，对于很多人而言，具有借鉴意义。 ============ 第一个阶段：学习hadoop基本使用和基本原理，从应用角度对hadoop进行了解和学习 这是第一个阶段，你开始尝试使用hadoop，从应用层面，对hadoop有一定了解，比如你可以使用hadoop shell对hdfs进行操作，使用hdfs API编写一些程序上传，下载文件；使用MapRece API编写一个数据处理程序。一旦你对hadoop的基本使用方法比较熟悉了，接下来可以尝试了解它的内部原理，注意，不需要通过阅读源代码了解内部原理，只需看一些博客，书籍，比如《Hadoop权威指南》，对于HDFS而言，你应该知道它的基本架构以及各个模块的功能；对于MapRece而言，你应该知道其具体的工作流程，知道partition，shuffle，sort等工作原理，可以自己在纸上完整个画完maprece的流程，越详细越好。 在这个阶段，建议你多看一些知名博客，多读读《hadoop权威指南》（可选择性看相关的几章）。如果你有实际项目驱动，那是再好不过了，理论联系实际是最好的hadoop学习方法；如果你没有项目驱动，那建议你不要自己一个人闷头学，多跟别人交流，多主动给别人讲讲，最好的学习方式还是“讲给别人听”。 ============ 第二个阶段：从无到入门，开始阅读hadoop源代码 这个阶段是最困苦和漫长的，尤其对于那些没有任何分布式经验的人。 很多人这个阶段没有走完，就放弃了，最后停留在hadoop应用层面。 这个阶段，第一件要做的事情是，选择一个hadoop组件。如果你对分布式存储感兴趣，那么你可以选择HDFS，如果你读分布式计算感兴趣，你可以选择MapRece，如果你对资源管理系统感兴趣，你可以选择YARN。 选择好系统后，接下来的经历是最困苦的。当你把hadoop源代码导入eclipse或intellij idea，沏上一杯茶，开始准备优哉游哉地看hadoop源代码时，你懵逼了：你展开那数不尽的package和class，觉得无从下手，好不容易找到了入口点，然后你屁颠屁颠地通过eclipse的查找引用功能，顺着类的调用关系一层层找下去，最后迷失在了代码的海洋中，如同你在不尽的压栈，最后栈溢出了，你忘记在最初的位置。很多人经历过上面的过程，最后没有顺利逃出来，而放弃。 如果你正在经历这个过程，我的经验如下：首先，你要摸清hadoop的代码模块，知道client，master，slave各自对应的模块（hadoop中核心系统都是master/slave架构，非常类似），并在阅读源代码过程中，时刻谨记你当前阅读的代码属于哪一个模块，会在哪个组件中执行；之后你需要摸清各个组件的交互协议，也就是分布式中的RPC，这是hadoop自己实现的，你需要对hadoop RPC的使用方式有所了解，然后看各模块间的RPC protocol，到此，你把握了系统的骨架，这是接下来阅读源代码的基础；接着，你要选择一个模块开始阅读，我一般会选择Client，这个模块相对简单些，会给自己增加信心，为了在阅读代码过程中，不至于迷失自己，建议在纸上画出类的调用关系，边看边画，我记得我阅读hadoop源代码时，花了一叠纸。注意，看源代码过程中，很容易烦躁不安，建议经常起来走走，不要把自己逼得太紧。 在这个阶段，建议大家多看一些源代码分析博客和书籍，比如《Hadoop技术内幕》系列丛书（轩相关网站：Hadoop技术内幕）就是最好的参考资料。借助这些博客和书籍，你可以在前人的帮助下，更快地学习hadoop源代码，节省大量时间，注意，目前博客和书籍很多，建议大家广泛收集资料，找出最适合自己的参考资料。 这个阶段最终达到的目的，是对hadoop源代码整体架构和局部的很多细节，有了一定的了解。比如你知道MapRece Scheler是怎样实现的，MapRece shuffle过程中，map端做了哪些事情，rece端做了哪些事情，是如何实现的，等等。这个阶段完成后，当你遇到问题或者困惑点时，可以迅速地在Hadoop源代码中定位相关的类和具体的函数，通过阅读源代码解决问题，这时候，hadoop源代码变成了你解决问题的参考书

⑷ hadoop源码修改了，编译成功后，将编译后的hadoop文件直接拿来搭建么，还是需要经过什么处理呢

把你编译后的hadoop源码丢到原来的hadoop集群环境中去 即覆盖hadoop安装目录下的原hadoop-core-xxx.jar 同样的所有节点都需要更新 然后重启集群

⑸ 如何学习hadoop源码

首先，不得不说，hadoop发展到现在这个阶段，代码已经变得非常庞大臃肿，如果你直接阅读最新版本的源代码，难度比较大，需要足够的耐心和时间，所以，如果你觉得认真一次，认真阅读一次hadoop源代码，一定要有足够的心理准备和时间预期。
其次，需要注意，阅读Hadoop源代码的效率，因人而异，如果你有足够的分布式系统知识储备，看过类似的系统，则能够很快地读它的源代码进行通读，并快速切入你最关注的局部细节

⑹ hadoop 源代码 从哪里可以找到啊怎么下载，说详细一点谢谢

你可以用SVN软件在这里同步到最新的代码：
http://svn.apache.org/repos/asf/hadoop
其实你同步你研究领域的分支就可以了，全同步实在太大了。
SVN软件可以用Tortoise SVN，使用方法一下就可以了。
当然也可以到cloudera或Yahoo!的hadoop官网的download链接去下载。

⑺ window下怎么编译hadoop的源码

a) 进入windows命令行模式，进入到D:\soft\hadoop-2.6.4-src\hadoop-maven-plugins目录，执行"mvn install"命令，如果命令行界面提示:build success"时表示成功：
b) 进入到hadoop-2.5.2-src 目录，执行"mvn eclipse:eclipse -DskipTests"命令，如果出现"BUILD SUCCESS"说明hadoop源码编译成功。

c) 打开eclipse开发工具，将D:\soft\hadoop-2.6.4-src导入到workspace中，就可以查看源码。

⑻ hadoop源码是c语言写的吗

//******友情提示:如想速度快点,请改小_sleep(500)函数中参数***** #include #include #include #include #include const int H = 8; //地图的高 const int L = 16; //地图的长 char GameMap[H][L]; //游戏地图 int key; //按键保存 int sum = 1, over = 0; //蛇的长度, 游戏结束(自吃或碰墙) int dx[4] = {0, 0, -1, 1}; //左、右、上、下的方向 int dy[4] = {-1, 1, 0, 0}; struct Snake //蛇的每个节点的数据类型 { int x, y; //左边位置 int now; //保存当前节点的方向, 0,1,2,3分别为左右上下 }Snake[H*L]; const char Shead = '@'; //蛇头 const char Sbody = '#'; //蛇身 const char Sfood = '*'; //食物 const char Snode = '.'; //'.'在地图上标示为空 void Initial(); //地图的初始化 void Create_Food(); //在地图上随机产生食物 void Show(); //刷新显示地图 void Button(); //取出按键,并判断方向 void Move(); //蛇的移动 void Check_Border(); //检查蛇头是否越界 void Check_Head(int x, int y); //检查蛇头移动后的位置情况 int main() { Initial(); Show(); return 0; } void Initial() //地图的初始化 { int i, j; int hx, hy; system("title 贪吃蛇"); //控制台的标题 memset(GameMap, '.', sizeof(GameMap)); //初始化地图全部为空'.' system("cls"); srand(time(0)); //随机种子 hx = rand()%H; //产生蛇头 hy = rand()%L; GameMap[hx][hy] = Shead; Snake[0].x = hx; Snake[0].y = hy; Snake[0].now = -1; Create_Food(); //随机产生食物 for(i = 0; i _= H || Snake[0].y = L) over = 1; } void Check_Head(int x, int y) //检查蛇头移动后的位置情况 { if(GameMap[ Snake[0].x ][ Snake[0].y ] == '.') //为空 GameMap[ Snake[0].x ][ Snake[0].y ] = '@'; else if(GameMap[ Snake[0].x ][ Snake[0].y ] == '*') //为食物 { GameMap[ Snake[0].x ][ Snake[0].y ] = '@'; Snake[sum].x = x; //新增加的蛇身为蛇头后面的那个 Snake[sum].y = y; Snake[sum].now = Snake[0].now; GameMap[ Snake[sum].x ][ Snake[sum].y ] = '#'; sum++; Create_Food(); //食物吃完了马上再产生一个食物 } else over = 1; }

⑼ hadoop yarn源码怎么进行修改

第一个阶段：学习hadoop基本使用和基本原理，从应用角度对hadoop进行了解和学习
这是第一个阶段，你开始尝试使用hadoop，从应用层面，对hadoop有一定了解，比如你可以使用hadoop shell对hdfs进行操作，使用hdfs API编写一些程序上传，下载文件；使用MapRece API编写一个数据处理程序。一旦你对hadoop的基本使用方法比较熟悉了，接下来可以尝试了解它的内部原理，注意，不需要通过阅读源代码了解内部原理，只需看一些博客，书籍，比如《Hadoop权威指南》，对于HDFS而言，你应该知道它的基本架构以及各个模块的功能；对于MapRece而言，你应该知道其具体的工作流程，知道partition，shuffle，sort等工作原理，可以自己在纸上完整个画完maprece的流程，越详细越好。
在这个阶段，建议你多看一些知名博客，多读读《hadoop权威指南》（可选择性看相关的几章）。如果你有实际项目驱动，那是再好不过了，理论联系实际是最好的hadoop学习方法；如果你没有项目驱动，那建议你不要自己一个人闷头学，多跟别人交流，多主动给别人讲讲，最好的学习方式还是“讲给别人听”。
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第二个阶段：从无到入门，开始阅读hadoop源代码
这个阶段是最困苦和漫长的，尤其对于那些没有任何分布式经验的人。 很多人这个阶段没有走完，就放弃了，最后停留在hadoop应用层面。
这个阶段，第一件要做的事情是，选择一个hadoop组件。如果你对分布式存储感兴趣，那么你可以选择HDFS，如果你读分布式计算感兴趣，你可以选择MapRece，如果你对资源管理系统感兴趣，你可以选择YARN。
选择好系统后，接下来的经历是最困苦的。当你把hadoop源代码导入eclipse或intellij idea，沏上一杯茶，开始准备优哉游哉地看hadoop源代码时，你懵逼了：你展开那数不尽的package和class，觉得无从下手，好不容易找到了入口点，然后你屁颠屁颠地通过eclipse的查找引用功能，顺着类的调用关系一层层找下去，最后迷失在了代码的海洋中，如同你在不尽的压栈，最后栈溢出了，你忘记在最初的位置。很多人经历过上面的过程，最后没有顺利逃出来，而放弃。
如果你正在经历这个过程，我的经验如下：首先，你要摸清hadoop的代码模块，知道client，master，slave各自对应的模块（hadoop中核心系统都是master/slave架构，非常类似），并在阅读源代码过程中，时刻谨记你当前阅读的代码属于哪一个模块，会在哪个组件中执行；之后你需要摸清各个组件的交互协议，也就是分布式中的RPC，这是hadoop自己实现的，你需要对hadoop RPC的使用方式有所了解，然后看各模块间的RPC protocol，到此，你把握了系统的骨架，这是接下来阅读源代码的基础；接着，你要选择一个模块开始阅读，我一般会选择Client，这个模块相对简单些，会给自己增加信心，为了在阅读代码过程中，不至于迷失自己，建议在纸上画出类的调用关系，边看边画，我记得我阅读hadoop源代码时，花了一叠纸。注意，看源代码过程中，很容易烦躁不安，建议经常起来走走，不要把自己逼得太紧。
在这个阶段，建议大家多看一些源代码分析博客和书籍，比如《Hadoop技术内幕》系列丛书（轩相关网站：Hadoop技术内幕）就是最好的参考资料。借助这些博客和书籍，你可以在前人的帮助下，更快地学习hadoop源代码，节省大量时间，注意，目前博客和书籍很多，建议大家广泛收集资料，找出最适合自己的参考资料。
这个阶段最终达到的目的，是对hadoop源代码整体架构和局部的很多细节，有了一定的了解。比如你知道MapRece Scheler是怎样实现的，MapRece shuffle过程中，map端做了哪些事情，rece端做了哪些事情，是如何实现的，等等。这个阶段完成后，当你遇到问题或者困惑点时，可以迅速地在Hadoop源代码中定位相关的类和具体的函数，通过阅读源代码解决问题，这时候，hadoop源代码变成了你解决问题的参考书。
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第三个阶段：根据需求，修改源代码。
这个阶段，是验证你阅读源代码成效的时候。你根据leader给你的需求，修改相关代码完成功能模块的开发。在修改源代码过程中，你发现之前阅读源代码仍过于粗糙，这时候你再进一步深入阅读相关代码，弥补第二个阶段中薄弱的部分。当然，很多人不需要经历第三个阶段，仅仅第二阶段就够了：一来能够通过阅读代码解决自己长久以来的技术困惑，满足自己的好奇心，二来从根源上解决解决自己遇到的各种问题。 这个阶段，没有太多的参考书籍或者博客，多跟周围的同事交流，通过代码review和测试，证明自己的正确性。
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阅读hadoop源代码的目的不一定非是工作的需要，你可以把他看成一种修养，通过阅读hadoop源代码，加深自己对分布式系统的理解，培养自己踏实做事的心态。