hadoop源码工程结构

Hadoop源码工程结构

引言

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它能够处理大规模数据集并运行在大型集群上。Hadoop的源码工程结构是一个复杂而庞大的系统，它由许多模块和组件组成。本文将介绍Hadoop源码工程的结构，并通过代码示例来解释其中的关键概念。

Hadoop源码工程结构

Hadoop源码工程结构包括三个主要部分：Hadoop Common、Hadoop HDFS和Hadoop MapReduce。

Hadoop Common

Hadoop Common模块提供了一系列通用的工具和类，供其他Hadoop模块使用。它包含了文件系统、网络通信、IO操作、安全认证等功能。其中一个重要的类是Configuration，它负责读取和解析配置文件，为Hadoop集群提供统一的配置管理。以下是一个使用Configuration的示例代码：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

public class MyApp {
    public static void main(String[] args) {
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://localhost:9000");
        String defaultFS = conf.get("fs.defaultFS");
        System.out.println("Default FileSystem: " + defaultFS);
    }
}

Hadoop HDFS

Hadoop HDFS是Hadoop的分布式文件系统，它可在大型集群上存储和处理大规模数据。HDFS将文件切分成多个块，并将这些块分布式存储在集群的不同节点上。以下是一个使用Hadoop HDFS的示例代码：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;

public class HdfsExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://localhost:9000");
        FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
        Path path = new Path("/user/hadoop/input.txt");
        fs.copyFromLocalFile(new Path("input.txt"), path);
        fs.close();
    }
}

Hadoop MapReduce

Hadoop MapReduce是Hadoop的分布式计算框架，它能够并行处理大规模数据集。MapReduce模型由Map和Reduce两个阶段组成，其中Map负责将输入数据切分成多个子问题，并由Reduce负责将Map阶段的输出结果进行计算和整合。以下是一个使用Hadoop MapReduce的示例代码：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

public class WordCount {
    public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();

        public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
            while (itr.hasMoreTokens()) {
                word.set(itr.nextToken());
                context.write(word, one);
            }
        }
    }

    public static class IntSumReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
        private IntWritable result = new IntWritable();

        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
            }
            result.set(sum);
            context.write(key, result);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();
        if (otherArgs.length != 2) {
            System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
            System.exit(2);
        }
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
        job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
        job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true)