Hadoop C++ Extension教程：接口与实战指南

Hadoop C++ Extension (HCE)教程提供了一个详细的指南，旨在帮助开发者理解和利用Hadoop在C++环境中的扩展。这份文档由百度在线网络技术（北京）有限公司于2010年6月8日发布，主要关注以下几个核心部分： 1. **Getting Started**：HCE教程从入门开始，介绍如何与子JVM（Java虚拟机）通过套接字进行交互，类似于Pipes模式。它强调HCE主要负责处理逻辑数据流，而Java仍然处理shuffle操作。 2. **Logical Data Flow**：HCE设计的核心在于C++接口，用于读取输入数据、存储映射输出并写入reduce输出。数据处理过程完全在HCE中完成，减少了Java的介入，提高了性能效率。 3. **Word Count Demo**：教程中包含一个Word Count示例，展示了如何使用HCE进行基础的文本处理任务，包括编写示例源代码、Makefile以及启动任务的过程。 - **Example Source Code**：提供了一个简洁的代码框架，用于实现Mapper、Reducer、Combiner等关键组件。 - **Makefile**：通常包含编译和运行任务的指令，确保代码能够顺利编译并运行在Hadoop环境中。 - **Start Job**：指导用户如何启动HCE任务，执行word count作业。 4. **Interface Specification**：详细解释了各个组件的接口，如Mapper、Reducer、Combiner、Partitioner、RecordReader、RecordWriter和Committer。这些接口定义了任务处理过程中数据的读取、转换和写回机制。 - **Mapper**：负责对输入数据进行初步处理，将原始数据映射成键值对。 - **Reducer**：接收来自Mapper的键值对，对同一键的值进行聚合，输出最终结果。 - **Combiner**：在Reducer之前进行一次预聚合，减少网络传输量。 - **Partitioner**：决定键值对的分发策略，决定哪个Reducer将处理哪些数据。 - **RecordReader**：负责从HDFS读取输入数据，并生成键值对。 - **RecordWriter**：负责将中间结果写入到磁盘或HDFS，供Reducer使用。 - **Committer**：负责任务完成后对结果的持久化操作。 - **TemplateFactory**：可能是一个抽象工厂类，用于创建和管理任务的模板实例。 - **runTask() function**：可能是指一个核心函数，用于执行整个任务流程。 5. **Launch Job**：教程还介绍了如何通过HCE的API启动任务，确保任务能够正确地与Hadoop集群集成。 6. **Java RunTask**：尽管大部分工作在HCE中完成，但Java RunTask仍然作为后端协调器存在，确保任务在HDFS上运行。 这份Hadoop C++ Extension教程为开发者提供了构建高效C++扩展模块的实用指南，涵盖了从接口设计到实际任务执行的全过程，有助于提升Hadoop应用的性能和可扩展性。