Hadoop分布式计算框架源码分析与应用

Hadoop源码分析（client部分） Hadoop是一个分布式存储与计算框架，主要由HDFS、MapReduce和YARN三个核心组件组成。HDFS（Hadoop Distributed File System）是一种分布式文件系统，用于存储大量数据。MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一种资源和作业管理系统，用于管理和分配资源。 在Hadoop的Client端，Application提交流程是一个关键步骤。Client端Application提交流程主要涉及到以下几个步骤： 1、Application提交：Client端Application将作业提交给ResourceManager（RM）。 2、RMService响应：RM端的ClientRMService服务接收并响应Client请求。 3、源码分析：Client端Application提交流程的源码分析。 在Client端Application提交流程中，使用到了几个关键技术，包括Google的开源技术ProtoBuf、JAVA动态代理机制和Hadoop对RPC通信机制的实现。 ProtoBuf是一种开源的数据交换格式，用于序列化和反序列化数据。JAVA动态代理机制是Java语言的一种机制，用于动态地生成代理类。Hadoop对RPC通信机制的实现是Hadoop框架中的一种通信机制，用于Client端和ResourceManager之间的通信。 此外，在Hadoop应用开发中，还有许多其他关键技术和概念，包括HDFS、MapReduce、YARN、Sqoop、Hbase等。 HDFS是一种分布式文件系统，用于存储大量数据。MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。YARN是一种资源和作业管理系统，用于管理和分配资源。Sqoop是一种数据传输工具，用于在Hadoop和传统数据存储系统之间传输数据。Hbase是一种分布式NoSQL数据库，用于存储大量数据。 在Hadoop应用开发中，基于人口信息的Hadoop应用开发、基于公积金信息的Hadoop应用开发、Sqoop/Hadoop集成及应用开发、Hbase/Hadoop集成及应用开发等都是重要的应用场景。 YARN框架源码分析、HDFS源码分析和GoogleProtoBuf源代码分析也是Hadoop应用开发中重要的研究课题。