Hadoop源码

获取 Hadoop 2.6.4 版本的源码，深入了解 Hadoop 的内部机制。

通过剖析Hadoop源码，了解其内部运作机制和实现细节。

Hadoop 源码的存档方式多样，可以根据需求选择合适的方式进行保存和管理。

深入剖析 Hadoop 底层实现，探索分布式系统架构精髓。

Hadoop是由Apache软件基金会开发的开源分布式计算框架，采用Google的MapReduce编程模型和GFS文件系统模型。Hadoop 2.7.4作为重要版本，包含多项改进和优化，为大数据处理提供稳定高效的平台。hadoop-2.7.4-src.tar.gz是完整的源码压缩包，允许开发者编译、定制和二次开发。版本关注于性能提升、稳定性增强和新特性增加。关键更新包括YARN资源管理器的引入、HDFS分布式文件系统的优化、MapReduce并行计算框架的改进、Avro数据序列化系统的优化和ZooKeeper协调服务的增强。此外，Hadoop命令行工具也提供了便捷的操作接口，如hadoop fs和hdfs dfs命令用于管理HDFS文件系统。

编译Hadoop源码所需的工具：- protobuf-2.5.0.tar.gz- apache-ant-1.9.9-bin.tar.gz- meavn

Hadoop是由Apache软件基金会开发的开源分布式计算框架，允许在廉价硬件上处理大数据量。2.6.5版本提供了性能优化和功能改进，源码分析对于理解Hadoop工作原理、定制化开发或调试问题至关重要。这一版本的源代码文件（hadoop2.6.5源码zip）包含了完整的Hadoop 2.6.5源代码，开发者可以深入研究其内部机制，包括MapReduce计算模型、HDFS分布式文件系统和YARN资源调度器等核心组件。

提供 Hadoop 源码编译所需的 Maven 仓库，加速编译过程，无需等待依赖下载。

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 HDFS： 架构：HDFS采用了主从架构，包含一个NameNode和多个DataNode。 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。 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。 MapReduce： 工作流程：输入数据经过Mapper阶段处理后，输出中间结果；

本项目提供了一个在 Windows 系统下使用 Eclipse 和 Hadoop 2.8.3 开发 WordCount 实例的完整代码。 使用步骤: 配置 Hadoop 环境: 在本地搭建 Hadoop 2.8.3 环境。 导入项目: 使用 Eclipse 直接导入项目源码。 运行代码: 运行代码，统计 dataNode 中 file3.txt 文件的单词数量。 代码特点: 亲测可用: 代码经过测试，能够准确统计单词数量。 详细易懂: 代码结构清晰，注释完整，方便理解和学习。