Hadoop源码根目录详解

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的分布式存储和处理。它的源码根目录是Hadoop代码库的主要入口点，包含了整个框架的核心代码和相关的工具、库以及示例。本文将介绍Hadoop源码根目录的结构以及一些重要的代码示例。

源码根目录结构

Hadoop的源码根目录主要包含以下几个子目录和文件：

  • hadoop-common：Hadoop的公共组件，包含了用于处理分布式文件系统、网络通信、安全认证等的核心代码。
  • hadoop-hdfs：Hadoop的分布式文件系统（HDFS）的实现代码。
  • hadoop-mapreduce：Hadoop的批处理框架MapReduce的实现代码。
  • hadoop-yarn：Hadoop的资源管理系统YARN的实现代码。
  • hadoop-tools：Hadoop的一些工具，如压缩、文件系统操作等。
  • hadoop-project：聚合工程，用于构建整个Hadoop项目。

除了这些子目录，还有一些重要的文件，如BUILDING.txt（构建说明）、README.txt（项目说明）等。

示例代码

下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用Hadoop的MapReduce框架来对一个文本文件中的单词进行计数。

首先，我们需要创建一个Java类来实现MapReduce任务：

import java.io.IOException;
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.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

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 {
      String[] words = value.toString().split("\\s+");
      for (String w : words) {
        word.set(w);
        context.write(word, one);
      }
    }
  }
  
  public static class IntSumReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
    
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      int sum = 0;
      for (IntWritable val : values) {
        sum += val.get();
      }
      context.write(key, new IntWritable(sum));
    }
  }
  
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    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(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

上述代码中，TokenizerMapper类继承自Hadoop的Mapper类，用于将输入的文本拆分成单词，并将每个单词输出为键值对（单词, 1）；IntSumReducer类继承自Hadoop的Reducer类，用于对相同键的值进行累加求和。

在main方法中，我们配置了MapReduce作业的输入路径、输出路径，指定了Mapper和Reducer的类，并指定了结果的键和值的类型。

总结

本文介绍了Hadoop源码根目录的结构和一些重要的代码示例，以简单的WordCount示例演示了Hadoop的MapReduce框架的使用。通过阅读和理解Hadoop源码根目录中的代码，我们可以深入了解Hadoop的实现原理，并自行扩展和定制Hadoop的功能。