Hadoop源码分析（1）

这个blog是对hadoop源码分析比较全的文章，虽然时间有点久了，但是很多东西还是很有借鉴价值的，慢慢学习中。

 

 

经济不行啦，只好潜心研究技术。 
Google的核心竞争技术是它的计算平台。Google的大牛们用了下面5篇文章，介绍了它们的计算设施。 
GoogleCluster： http://research.google.com/archive/googlecluster.html 
Chubby：http://labs.google.com/papers/chubby.html 
GFS：http://labs.google.com/papers/gfs.html 
BigTable：http://labs.google.com/papers/bigtable.html 
MapReduce：http://labs.google.com/papers/mapreduce.html 
很快，Apache上就出现了一个类似的解决方案，目前它们都属于Apache的Hadoop项目，对应的分别是： 
Chubby-->ZooKeeper 
GFS-->HDFS 
BigTable-->HBase 
MapReduce-->Hadoop 
目前，基于类似思想的Open Source项目还很多，如Facebook用于用户分析的Hive。 
HDFS作为一个分布式文件系统，是所有这些项目的基础。分析好HDFS，有利于了解其他系统。由于Hadoop的HDFS和MapReduce是同一个项目，我们就把他们放在一块，进行分析。

下图是MapReduce整个项目的顶层包图和他们的依赖关系。Hadoop包之间的依赖关系比较复杂，原因是HDFS提供了一个分布式文件系统，该系统提供API，可以屏蔽本地文件系统和分布式文件系统，甚至象Amazon S3这样的在线存储系统。这就造成了分布式文件系统的实现，或者是分布式文件系统的底层的实现，依赖于某些貌似高层的功能。功能的相互引用，造成了蜘蛛网型的依赖关系。一个典型的例子就是包conf，conf用于读取系统配置，它依赖于fs，主要是读取配置文件的时候，需要使用文件系统，而部分的文件系统的功能，在包fs中被抽象了。

Hadoop的关键部分集中于图中蓝色部分，这也是我们考察的重点。