Hadoop入门：从客户端提交job到源码解析

Hadoop编程入门指南深入探讨了分布式计算框架Hadoop的基础知识和源码分析。首先，文章从分布式系统的概念入手，阐述了分布式处理的软件系统特点，包括分布式操作系统、分布式文件系统和分布式数据库等。Hadoop作为一个重要的分布式存储与计算框架，其核心组件包括Hadoop Distributed File System (HDFS)，用于大规模数据存储，以及MapReduce2，一个基于批处理的分布式计算模型。 在Hadoop简介部分，作者通过实例介绍了HDFS的数据分布和容量配置，如HDFSPC-01HD至Hadoop-HDFSHD中的文件分布情况。同时，MapReduce2的工作流程被详细解释，涉及客户端提交Job、Split的划分、Mapper执行map操作、Reducer进行reduce操作，以及Shuffle阶段的数据交换。此外，还提到了资源管理和作业调度，如Nodemanager、Resourcemanager、Application Master等角色的职责。 具体到编程实践，文章提供了一个简单的单词统计功能作为入门示例，输入文件包括"I am Lucy"和"You are not Lucy"，以及"Hello world"和"Hello Hadoop"。这部分展示了如何使用InputFormat的 getSplits方法获取输入数据切分，Mapper执行映射操作，以及Reducer合并结果。 在源码层面，讲解了InputFormat.java中的 getSplits()方法，Mapper.java中的map()函数，以及Reducer.java中的reduce()函数的实现细节。这些代码示例对于理解Hadoop的工作原理至关重要。 Hadoop生态系统的组成部分也得到了提及，包括HDFS、YARN（Yet Another Resource Negotiator）以及MapReduce应用的运行环境。通过全面剖析Hadoop的架构和核心组件，读者可以更好地理解和开发Hadoop应用程序。 这篇文章为Hadoop初学者提供了一个扎实的基础，涵盖了分布式系统概念、Hadoop的组件、编程模型、源码解读以及生态系统，帮助读者逐步掌握这个强大的大数据处理工具。