Hadoop源码分析：Hadoop编程思想

hadoop 源代码分析(一) Google 的核心竞争技术是它的计算平台.HadoopGoogle的大牛们用了下面5篇文章,介绍了它们的计算设施. Google的几篇论文 GoogleCluster:http://research.google.com/archive/googlecluster.html Chubby:http://labs.google.com/papers/chubby.html GFS:http://labs.google.com/papers/gfs.html Big

声明:个人原创,转载请注明出处.文中引用了一些网上或书里的资料,如有不妥之处请告之. 本文是我阅读Hadoop 0.20.2第二遍时写的笔记,在阅读过程中碰到很多问题,最终通过各种途径解决了大部分.Hadoop整个系统设计精良,源码值得学习分布式的同学们阅读,以后会将所有笔记一一贴出,希望能方便大家阅读源码,少走弯路. 目录 4 RPC服务器(org.apache.hadoop,ipc.Server) 4.1 服务器初始化 4 RPC服务器(org.apache.hadoop,ipc.Serve

这篇文章主要介绍Hadoop的系统配置类Configuration. 接着上一篇文章介绍,上一篇文章中Hadoop Job的main方法为: public static void main(String[] args) throws Exception { int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new CalculateSumJob(),args); System.exit(res); } 其中ToolRunner.run方法传入的第一个变量

这篇文章大致介绍Hadoop Job的程序是如何启动的. 通常用Java编写的Hadoop MapReduce程序是通过一个main方法作为程序的整个入口,如下: public static void main(String[] args) throws Exception { int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new CalculateSumJob(),args); System.exit(res);} 可以看到这个Job任务的MapR

Nginx源码分析-架构设计思想 我任务nginx的源码可以分为三个部分,一个是在ngx_init_cycle之前,这个也算是为了重新启动nginx而准备的代码,比如说在这个时候可以接受外部的信号,也可以保存传递的参数,等等,当然在以后的函数中也考虑了是否正在重启nginx. 至于ngx_init_cycle这个函数,是一个很庞大的函数,在这个函数中可以看到调用了各个模块的钩子函数,这里又设计到了nginx结构体的使用,比如所有的模块都是ngx_module_t这个结构体,但是这个结构体中的ct

对于MapReduce的输入输出Hadoop的官网如下所示 Input and Output types of a MapReduce job: (input) <k1, v1> -> map -> <k2, v2> -> combine -> <k2, v2> -> reduce -> <k3, v3> (output) 这里将从源码分析 input <k1,v1>->map 的过程, Mapper 基

学编程第一个肯定是hello world,Hadoop也不例外,它的hello world就是Wordcount,单词统计例子 1 package org.apache.hadoop.examples; 2 3 import java.io.IOException; 4 import java.util.StringTokenizer; 5 6 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 7 import org.apache.hadoop.fs.P

Text是Hadoop中的一个Writable类,定义了Hadoop中的其中的数据类型以及操作. This class stores text using standard UTF8 encoding. It provides methods to serialize, deserialize, and compare texts at byte level. The type of length is integer and is serialized using zero-compresse

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