深入剖析Hadoop源代码：分布式云计算基石

"Hadoop源代码分析文档提供了对分布式云计算关键技术的深入理解，主要涉及Hadoop在分布式文件系统HDFS和并行计算框架MapReduce方面的实现。文档提到了Google的五篇核心论文，这些论文分别阐述了Google的计算平台组件，包括GoogleCluster、Chubby、GFS、BigTable和MapReduce。在开源世界中，Hadoop成为了类似解决方案的代表，对应地实现了Chubby到ZooKeeper、GFS到HDFS、BigTable到HBase以及MapReduce到Hadoop的转换。此外，还有其他如Facebook的Hive等项目，它们基于相同的理念。 Hadoop分布式文件系统（HDFS）是所有这些项目的基础，因为它为大规模数据存储提供了可靠的分布式解决方案。HDFS与MapReduce紧密关联，共同构成了Hadoop的核心。文档中包含了一张MapReduce项目的顶层包图，显示了各个包之间的复杂依赖关系。这种复杂的依赖结构源于HDFS需要提供对不同类型的文件系统（包括本地、分布式和在线存储服务如Amazon S3）的抽象支持。 在分析Hadoop的关键部分时，文档特别强调了图中蓝色部分的包，这部分是Hadoop的核心，也是深入学习的重点。虽然没有提供具体的包功能分析表，但可以推测这些包可能包括了与配置管理、文件系统操作、任务调度、数据分片和数据复制等相关功能。 Hadoop源代码分析（二）部分应该会继续详细解析各个包的功能，帮助读者更好地理解和掌握Hadoop的内部工作原理。这将涉及到如何读取和写入数据，任务的分布与执行，以及错误恢复策略等关键知识点。通过深入研究源代码，开发者可以优化Hadoop集群的性能，解决实际问题，或者开发新的数据处理工具。 这份文档对于想要深入理解Hadoop分布式计算框架的开发者、架构师或研究人员来说是一份宝贵的资料，它可以帮助读者揭示Hadoop背后的分布式计算机制，并为实际的系统设计和优化提供理论基础。