深入剖析Hadoop源码知识点概览

一、Hadoop与Google技术栈的关联

  • 背景介绍：Hadoop项目起源于模仿Google的核心技术体系，主要包括分布式文件系统（GFS）、分布式数据库（BigTable）以及分布式计算框架（MapReduce）。这些技术共同构成了Google在大规模数据处理领域的竞争优势。

  • 对应组件：

  • Google Chubby → Apache ZooKeeper：用于协调分布式应用中的服务发现、配置维护等。
  • Google File System (GFS) → Hadoop Distributed File System (HDFS)：提供高性能的分布式文件存储服务。
  • BigTable → HBase：构建于HDFS之上，支持海量数据存储的NoSQL数据库。
  • MapReduce → Hadoop MapReduce：基于HDFS进行数据处理的计算框架。

二、Hadoop项目架构详解

  • Hadoop生态系统：Hadoop不仅包括HDFS和MapReduce，还涵盖HBase、Hive等多个子项目，形成一个强大的大数据处理平台。

  • Hadoop核心模块：

  • HDFS：分布式文件系统，为Hadoop提供了基础的数据存储能力。

  • MapReduce：分布式计算框架，支持对大规模数据集进行并行处理。

  • Hadoop内部依赖关系：Hadoop内部模块之间存在复杂的相互依赖关系，例如conf模块依赖于fs模块以读取配置文件；同时，fs模块又依赖于conf来获取配置信息。这种结构设计使得Hadoop能够灵活地适应不同场景下的需求。

三、深入剖析Hadoop核心组件

  1. HDFS：
  2. 架构：HDFS采用了主从架构，包含一个NameNode和多个DataNode。
  3. 特性：支持高吞吐量的数据访问，适合一次写入多次读取的应用场景。

  4. 数据块：HDFS默认将文件切分为128MB大小的数据块进行存储，提高存储效率和容错性。

  5. MapReduce：

  6. 工作流程：输入数据经过Mapper阶段处理后，输出中间结果；