① hadoop生態系統哪個組建源碼容易讀懂
從Hadoop 0.20版本開始，原來Hadoop項目的Core部分更名為Hadoop Common。
Common為Hadoop的其他項目提供了一些常用工具，主要包括系統配置工具Configuration、遠程過程調用RPC、序列化機制和Hadoop抽象文件系統FileSystem等。
它們為在通用硬體上搭建雲計算環境提供基本的服務，並為運行在該平台上的軟體開發提供了所需的API。
② hadoop的源代碼怎麼下載應該下載哪一個文件不知道選擇那個
根據你的系統和需求來下載
如果你的OS是Fedora ，是64位機的話，可以選擇下載後綴是amd64.rpm包，使用rpm命令安裝。
如果你的OS是Fedora ，是32位機的話，可以選擇下載後綴是i386.rpm包，使用rpm命令安裝。
如果你的OS是Debian或Ubuntu， 是64位機的話，可以下載amd64.deb包。
如果你的OS是Debian或Ubuntu， 是32位機的話，可以下載i386.deb包。
如果不確定的話，那麼下載tar.gz包，解壓縮到你想安裝的目錄（/usr/local/）即可，然後做環境配置。
③ 如何通過eclipse查看，閱讀hadoop2.4源碼
1.導入查看hadoop源碼
(1)選擇Existing Projects into Workspace
(2)選擇源碼路徑
(3)查看源碼
這樣我們就完成了全部的內容。
2.閱讀hadoop源碼
其中比較常用的：
Open Call Hierarchy：
用Open Call
Hierarchy可以查看方法的調用層次。如果想知道一個方法在別的什麼地方被調用了，這個功能就很好用了，實際中也很常用，比如要重構一個方法時，想
知道他對其它什麼地方可能有影響，就可以用這個功能。在方法名上點擊右鍵，選擇Open Type
Hierarchy即可，快捷鍵是Ctrl+Alt+H。可以在Call Hierarchy窗口看到方法的調用層次的導航。
Open Type Hierarchy：
用Open Type Hierarchy可以查看類的繼承關系，可以在Hierarchy窗口看到繼承層次的導航。在方法或類名上點擊右鍵，選擇Open
Type Hierarchy即可，快捷鍵是F4。
介紹完畢，這里在介紹一些其他的跟蹤源碼的方法：
1、 用Open Declaration可以查看類、方法和變數的聲明。這是最常用的一個功能了，如果在要追蹤的對象上點右鍵，選擇Open
Declaration，可以跳轉到其聲明的地方。這個功能有個快捷鍵是F3，當然你也可以按住Ctrl鍵，滑鼠移過去會變成一個小手，單擊就可以了。
2、用Open Super
Implemention可以查看當前方法在父類中的實現或介面中的聲明(前提是該方法是對父類或介面中相應方法的重寫)，在方法名上點擊右鍵，選擇Open Super
Implemention即可。
3、 最後介紹一個超級好用的功能，叫Open
Implemention，就是可以跳轉到某個調用的方法的具體實現的地方去。為什麼說這個是超級好用呢?用過Spring的人都知道，現在都提倡面向接
口編程，所以，如果使用Open
Declaration來追蹤一個方法的調用的話，只會看到該方法在介面中的聲明，而看不該方法在具體類中的實現，當然，可以使用Call
Hierarchy先得到該方法的整個的調用層次，然後再導航到具體的實現處，但操作有些麻煩了。
有了Open Implemention，就可以直接看到實現的代碼了，在方法名上點擊右鍵，選擇Open
Implemention就可以了!只是要享受這個功能，可安裝一個Eclipse插件，這里就不在詳細介紹了。
④ 求Hadoop實戰-陸嘉恆書籍電子版百度雲資源
Hadoop實戰-陸嘉恆鏈接：https://pan..com/s/1oqOrth5KN0GI7XGk8YeUUw
⑤ 求《Hadoop 實戰》（第2版）里的源碼，謝謝~
郵件已經發出，過幾分鍾後記得查收（可能在垃圾箱里邊），收到後覺得還算滿意請點下邊的採納通知我。如果10分鍾後還沒收到，請直接在本問題里追問我，我會再次發送。
最後如果在採納之餘能加點分數，那就OK！
⑥ hadoop 源代碼 從哪裡可以找到啊怎麼下載，說詳細一點謝謝
你可以用SVN軟體在這里同步到最新的代碼：
http://svn.apache.org/repos/asf/hadoop
其實你同步你研究領域的分支就可以了，全同步實在太大了。
SVN軟體可以用Tortoise SVN，使用方法一下就可以了。
當然也可以到cloudera或Yahoo!的hadoop官網的download鏈接去下載。
⑦ hadoop2.x採用什麼技術構建源代碼
首先，不得不說，hadoop發展到現在這個階段，代碼已經變得非常龐大臃腫，如果你直接閱讀最新版本的源代碼，難度比較大，需要足夠的耐心和時間，所以，如果你覺得認真一次，認真閱讀一次hadoop源代碼，一定要有足夠的心理准備和時間預期。 其次，
⑧ hadoop hdfs 源碼怎麼看
在使用Hadoop的過程中，很容易通過FileSystem類的API來讀取HDFS中的文件內容，讀取內容的過程是怎樣的呢？今天來分析客戶端讀取HDFS文件的過程，下面的一個小程序完成的功能是讀取HDFS中某個目錄下的文件內容，然後輸出到控制台，代碼如下：
[java] view plain
public class LoadDataFromHDFS {
public static void main(String[] args) throws IOException {
new LoadDataFromHDFS().loadFromHdfs("hdfs://localhost:9000/user/wordcount/");
}
public void loadFromHdfs(String hdfsPath) throws IOException {
Configuration conf = new Configuration();
Path hdfs = new Path(hdfsPath);
FileSystem in = FileSystem.get(conf);
//in = FileSystem.get(URI.create(hdfsPath), conf);//這兩行都會創建一個DistributedFileSystem對象
FileStatus[] status = in.listStatus(hdfs);
for(int i = 0; i < status.length; i++) {
byte[] buff = new byte[1024];
FSDataInputStream inputStream = in.open(status[i].getPath());
while(inputStream.read(buff) > 0) {
System.out.print(new String(buff));
}
inputStream.close();
}
}
}
FileSystem in = FileSystem.get(conf)這行代碼創建一個DistributedFileSystem，如果直接傳入一個Configuration類型的參數，那麼默認會讀取屬性fs.default.name的值，根據這個屬性的值創建對應的FileSystem子類對象，如果沒有配置fs.default.name屬性的值，那麼默認創建一個org.apache.hadoop.fs.LocalFileSystem類型的對象。但是這里是要讀取HDFS中的文件，所以在core-site.xml文件中配置fs.default.name屬性的值為hdfs://localhost:9000，這樣FileSystem.get(conf)返回的才是一個DistributedFileSystem類的對象。 還有一種創建DistributedFileSystem這種指定文件系統類型對像的方法是使用FileSystem.get(Configuration conf)的一個重載方法FileSystem.get(URI uri, Configuration)，其實調用第一個方法時在FileSystem類中先讀取conf中的屬性fs.default.name的值，再調用的FileSystem.get(URI uri, Configuration)方法。
⑨ Hadoop 請教學習順序
雖然從事Hadoop方面工作，但是不是高手，畢竟只有一年經歷而已。
分享下本人的學習經歷吧。
了解Hadoop運行機制，可以學習Hadoop權威指南或者Hadoop實戰；
了解Hadoop運行流程，看懂HADOOP_HOME/bin/下面主要執行腳本。
查看core-default.xml/hdfs-default.xml/mapred-default.xml等默認配置
文件，及core-site.xml/hdfs-site.xml/mapred-site.xml等相關文件，學會
如何進行參數優化，以及掌握如何配置讀取壓縮文件，默認的gzip，及
自定義的lzo，學會自定義Combiner/Patitioner等，掌握各種輸入輸出
格式的區別及應用場景，學會自定義輸入輸出格式，其次學習MapRece演算法，
比如In-Map-Combing，相對頻度計算，Pairs演算法，Strips演算法等。掌握好
maprece編程。
在這其中，需要好好閱讀HADOOP_HOME/src/目錄下的Hadoop源碼，
這個就是開源最大的好處。說的比較亂，但是就湊合著借鑒下吧
⑩ CDH版的hadoop有沒有源碼提供
首先，不得不說，hadoop發展到現在這個階段，代碼已經變得非常龐大臃腫，如果你直接閱讀最新版本的源代碼，難度比較大，需要足夠的耐心和時間，所以，如果你覺得認真一次，認真閱讀一次hadoop源代碼，一定要有足夠的心理准備和時間預期。 其次，需要注意，閱讀Hadoop源代碼的效率，因人而異，如果你有足夠的分布式系統知識儲備，看過類似的系統，則能夠很快地讀它的源代碼進行通讀，並快速切入你最關注的局部細節，比如你之前看過某個分布式資料庫的源代碼，對分布式系統的網路通信模塊，調度模塊等有一定了解，這對閱讀hadoop源代碼有極大幫助；如果你是一個初學者，對hadoop一無所知，只了解一些java語法，那閱讀hadoop源代碼是極具挑戰的一件事情，尤其是從無到開始入門的過程，是極度煎熬和困惑的，這時候需要你在閱讀代碼過程中，不斷補充缺乏的相關知識（比如RPC，NIO，設計模式等），循序漸進，直到入門。 接下來進入主題，說一下閱讀源代碼的個人經驗。由於我也是從無到入門，再到修改源代碼，逐步過渡的，所以，對於很多人而言，具有借鑒意義。 ============ 第一個階段：學習hadoop基本使用和基本原理，從應用角度對hadoop進行了解和學習 這是第一個階段，你開始嘗試使用hadoop，從應用層面，對hadoop有一定了解，比如你可以使用hadoop shell對hdfs進行操作，使用hdfs API編寫一些程序上傳，下載文件；使用MapRece API編寫一個數據處理程序。一旦你對hadoop的基本使用方法比較熟悉了，接下來可以嘗試了解它的內部原理，注意，不需要通過閱讀源代碼了解內部原理，只需看一些博客，書籍，比如《Hadoop權威指南》，對於HDFS而言，你應該知道它的基本架構以及各個模塊的功能；對於MapRece而言，你應該知道其具體的工作流程，知道partition，shuffle，sort等工作原理，可以自己在紙上完整個畫完maprece的流程，越詳細越好。 在這個階段，建議你多看一些知名博客，多讀讀《hadoop權威指南》（可選擇性看相關的幾章）。如果你有實際項目驅動，那是再好不過了，理論聯系實際是最好的hadoop學習方法；如果你沒有項目驅動，那建議你不要自己一個人悶頭學，多跟別人交流，多主動給別人講講，最好的學習方式還是「講給別人聽」。 ============ 第二個階段：從無到入門，開始閱讀hadoop源代碼 這個階段是最困苦和漫長的，尤其對於那些沒有任何分布式經驗的人。 很多人這個階段沒有走完，就放棄了，最後停留在hadoop應用層面。 這個階段，第一件要做的事情是，選擇一個hadoop組件。如果你對分布式存儲感興趣，那麼你可以選擇HDFS，如果你讀分布式計算感興趣，你可以選擇MapRece，如果你對資源管理系統感興趣，你可以選擇YARN。 選擇好系統後，接下來的經歷是最困苦的。當你把hadoop源代碼導入eclipse或intellij idea，沏上一杯茶，開始准備優哉游哉地看hadoop源代碼時，你懵逼了：你展開那數不盡的package和class，覺得無從下手，好不容易找到了入口點，然後你屁顛屁顛地通過eclipse的查找引用功能，順著類的調用關系一層層找下去，最後迷失在了代碼的海洋中，如同你在不盡的壓棧，最後棧溢出了，你忘記在最初的位置。很多人經歷過上面的過程，最後沒有順利逃出來，而放棄。 如果你正在經歷這個過程，我的經驗如下：首先，你要摸清hadoop的代碼模塊，知道client，master，slave各自對應的模塊（hadoop中核心系統都是master/slave架構，非常類似），並在閱讀源代碼過程中，時刻謹記你當前閱讀的代碼屬於哪一個模塊，會在哪個組件中執行；之後你需要摸清各個組件的交互協議，也就是分布式中的RPC，這是hadoop自己實現的，你需要對hadoop RPC的使用方式有所了解，然後看各模塊間的RPC protocol，到此，你把握了系統的骨架，這是接下來閱讀源代碼的基礎；接著，你要選擇一個模塊開始閱讀，我一般會選擇Client，這個模塊相對簡單些，會給自己增加信心，為了在閱讀代碼過程中，不至於迷失自己，建議在紙上畫出類的調用關系，邊看邊畫，我記得我閱讀hadoop源代碼時，花了一疊紙。注意，看源代碼過程中，很容易煩躁不安，建議經常起來走走，不要把自己逼得太緊。 在這個階段，建議大家多看一些源代碼分析博客和書籍，比如《Hadoop技術內幕》系列叢書（軒相關網站：Hadoop技術內幕）就是最好的參考資料。藉助這些博客和書籍，你可以在前人的幫助下，更快地學習hadoop源代碼，節省大量時間，注意，目前博客和書籍很多，建議大家廣泛收集資料，找出最適合自己的參考資料。 這個階段最終達到的目的，是對hadoop源代碼整體架構和局部的很多細節，有了一定的了解。比如你知道MapRece Scheler是怎樣實現的，MapRece shuffle過程中，map端做了哪些事情，rece端做了哪些事情，是如何實現的，等等。這個階段完成後，當你遇到問題或者困惑點時，可以迅速地在Hadoop源代碼中定位相關的類和具體的函數，通過閱讀源代碼解決問題，這時候，hadoop源代碼變成了你解決問題的參考書