hadoop3源码

Hadoop3源码科普与示例

概述

Hadoop3是一个开源的分布式计算框架，用于处理大数据。本文将介绍Hadoop3的源码结构和一些核心组件，并通过示例代码演示如何使用Hadoop3来处理大数据。

Hadoop3源码结构

Hadoop3的源码按照模块划分，每个模块负责不同的功能。以下是Hadoop3的源码结构：

• hadoop-common模块：包含了Hadoop3的公共类和工具。
• hadoop-hdfs模块：负责Hadoop3的分布式文件系统。
• hadoop-mapreduce模块：负责Hadoop3的分布式计算框架。
• hadoop-yarn模块：负责Hadoop3的资源调度和集群管理。
• 其他模块：包括一些辅助工具和测试代码。

Hadoop3核心组件

Hadoop3由以下几个核心组件组成：

HDFS

HDFS是Hadoop3的分布式文件系统，提供了高可靠性、高容错性和高吞吐量的数据存储。以下是HDFS的工作流程：

flowchart TD
    A[客户端] --> B[NameNode]
    B --> C[DataNode]
    B --> D[DataNode]
    C --> E[Block]
    D --> E[Block]

1. 客户端向NameNode请求数据。
2. NameNode返回数据所在的DataNode地址。
3. 客户端直接与DataNode通信，获取所需的数据块。

MapReduce

MapReduce是Hadoop3的分布式计算框架，用于并行处理大规模数据。以下是MapReduce的工作流程：

flowchart TD
    A[Mapper] --> B[Reducer]
    B --> C[输出结果]

1. Mapper将输入数据切分为多个小块，并进行初步处理。
2. Reducer对Mapper输出的结果进行合并和计算。
3. 输出最终结果。

YARN

YARN是Hadoop3的资源调度和集群管理系统，用于管理大规模的计算集群。以下是YARN的工作流程：

flowchart TD
    A[Client] --> B[ResourceManager]
    B --> C[ApplicationMaster]
    B --> D[NodeManager]
    C --> E[Container]
    D --> E[Container]

1. 客户端向ResourceManager提交应用程序。
2. ResourceManager为应用程序分配资源，并启动ApplicationMaster。
3. ApplicationMaster与NodeManager通信，管理和监控容器。
4. 容器中运行应用程序的任务。

Hadoop3示例代码

下面将演示使用Hadoop3来处理一个简单的WordCount任务。示例代码如下：

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;

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();
    Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
    job.setJarByClass(WordCount.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
    job.setReducerClass(Int