# Hadoop的源码分析 ## 一、Hadoop核心架构概述 Apache Hadoop作为分布式计算领域的基石框架，其源码结构体现了典型的分层设计思想。最新稳定版（3.3.6）代码库包含约200万行Java代码，主要模块分布如下： hadoop-project/ ├── hadoop-common # 基础库和工具 ├── hadoop-hdfs # 分布式文件系统 ├── hadoop-mapreduce # 计算框架 └── hadoop-yarn # 资源调度
### 1.1 模块依赖关系 通过Maven POM文件可见核心依赖链： ```xml <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-annotations</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-auth</artifactId> </dependency> <!-- ... --> </dependencies> 关键类调用链：
DFSClient.newBuilder() → create() → DFSOutputStream.newStreamForCreate() → DataStreamer.run() 核心代码片段（简化）：
// 在DFSOutputStream中 protected void writeChunk(byte[] b, int offset, int len) throws IOException { checksum.update(b, offset, len); packet.writeChecksum(checksum.getChecksum()); packet.writeData(b, offset, len); // 数据包构造 dataQueue.add(packet); // 加入发送队列 } BlockManager类处理副本策略：
public class BlockManager { private final ReplicationMonitor replicationThread; void processOverReplicatedBlocks(Block block) { // 副本数超过阈值时的处理逻辑 excessReplicateMap.add(block); } } MRAppMaster的调度状态机：
state "NEW" as new state "SCHEDULED" as scheduled state "RUNNING" as running new --> scheduled : containerAllocated scheduled --> running : containerLaunched 关键调度类： - CapacityScheduler：队列资源分配 - TaskAttemptImpl：任务尝试生命周期管理
Reduce阶段数据获取流程： 1. ShuffleConsumerPlugin初始化 2. Fetcher线程从Map节点拉取数据 3. MergeManager执行归并排序
内存管理核心参数：
<property> <name>mapreduce.task.io.sort.mb</name> <value>100</value> <!-- 排序内存大小 --> </property> ResourceRequest类定义：
public class ResourceRequest { private Priority priority; private String resourceName; // 主机名或机架 private Resource capability; // CPU/MEM资源量 private int numContainers; } | 调度器类型 | 特点 | 主要实现类 |
|---|---|---|
| FIFO | 先进先出 | FifoScheduler |
| Capacity | 队列隔离 | CapacityScheduler |
| Fair | 动态平衡 | FairScheduler |
协议定义示例（NameNode协议）：
@ProtocolInfo(protocolName = "ClientNamenodeProtocol") public interface ClientNamenodeProtocolPB { @Idempotent RpcResponseWrapper<GetFileInfoResponse> getFileInfo(...); } Writable接口核心方法：
public interface Writable { void write(DataOutput out) throws IOException; void readFields(DataInput in) throws IOException; } <property> <name>dfs.client.read.shortcircuit</name> <value>true</value> </property> job.setCombinerClass(WordCountReducer.class); JVMHeapOOM处理策略：
// TaskTracker中内存监控 if (memoryMonitor.needsKilling()) { killOverflowingTask(); } ServiceLoader加载示例：
public class CompressionCodecFactory { static { loadCodecs(); // 加载所有实现CompressionCodec的类 } } 实现Partitioner示例：
public class CustomPartitioner extends Partitioner<Text, IntWritable> { @Override public int getPartition(Text key, IntWritable value, int numPartitions) { return key.hashCode() % numPartitions; } } ErasureCodingPolicy类：
public enum ECSchema { RS_6_3(6, 3), // 6数据块+3校验块 XOR_2_1(2, 1); } Router服务路由逻辑：
public class FederationInterceptor { public SubmitApplicationResponse submitApplication(...) { // 选择最优子集群 SubClusterId target = policyResolver.resolve(...); } } mvn clean install -DskipTests -Pdist VM Options: -Dhadoop.log.dir=./logs -Dhadoop.root.logger=DEBUG,console 案例：DataNode磁盘写满异常 1. 定位FsDatasetImpl.checkDirs()方法 2. 分析DiskChecker.checkDir()返回值处理
源码学习建议：从
hadoop-common模块入手，重点阅读： -org.apache.hadoop.conf配置系统 -org.apache.hadoop.fs文件抽象层 -org.apache.hadoop.io序列化体系
通过深入源码分析，不仅能理解Hadoop的内部工作机制，更能为大数据系统的定制开发和性能优化提供坚实基础。建议结合JIRA issue跟踪最新代码变更，参与社区讨论以获取更深层次的理解。 “`
这篇文章从Hadoop的核心架构到具体实现细节进行了系统性的源码分析，包含： 1. 架构图解和代码片段 2. 关键流程的类交互说明 3. 性能优化实践方案 4. 最新特性的实现原理 5. 实用的调试方法
总字数约2500字，采用标准的Markdown格式，包含代码块、表格、UML图等技术文档常用元素。可根据需要进一步扩展特定模块的解析深度。
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