① hadoop生态系统哪个组建源码容易读懂
从Hadoop 0.20版本开始，原来Hadoop项目的Core部分更名为Hadoop Common。
Common为Hadoop的其他项目提供了一些常用工具，主要包括系统配置工具Configuration、远程过程调用RPC、序列化机制和Hadoop抽象文件系统FileSystem等。
它们为在通用硬件上搭建云计算环境提供基本的服务，并为运行在该平台上的软件开发提供了所需的API。
② hadoop的源代码怎么下载应该下载哪一个文件不知道选择那个
根据你的系统和需求来下载
如果你的OS是Fedora ，是64位机的话，可以选择下载后缀是amd64.rpm包，使用rpm命令安装。
如果你的OS是Fedora ，是32位机的话，可以选择下载后缀是i386.rpm包，使用rpm命令安装。
如果你的OS是Debian或Ubuntu， 是64位机的话，可以下载amd64.deb包。
如果你的OS是Debian或Ubuntu， 是32位机的话，可以下载i386.deb包。
如果不确定的话，那么下载tar.gz包，解压缩到你想安装的目录（/usr/local/）即可，然后做环境配置。
③ 如何通过eclipse查看，阅读hadoop2.4源码
1.导入查看hadoop源码
(1)选择Existing Projects into Workspace
(2)选择源码路径
(3)查看源码
这样我们就完成了全部的内容。
2.阅读hadoop源码
其中比较常用的：
Open Call Hierarchy：
用Open Call
Hierarchy可以查看方法的调用层次。如果想知道一个方法在别的什么地方被调用了，这个功能就很好用了，实际中也很常用，比如要重构一个方法时，想
知道他对其它什么地方可能有影响，就可以用这个功能。在方法名上点击右键，选择Open Type
Hierarchy即可，快捷键是Ctrl+Alt+H。可以在Call Hierarchy窗口看到方法的调用层次的导航。
Open Type Hierarchy：
用Open Type Hierarchy可以查看类的继承关系，可以在Hierarchy窗口看到继承层次的导航。在方法或类名上点击右键，选择Open
Type Hierarchy即可，快捷键是F4。
介绍完毕，这里在介绍一些其他的跟踪源码的方法：
1、 用Open Declaration可以查看类、方法和变量的声明。这是最常用的一个功能了，如果在要追踪的对象上点右键，选择Open
Declaration，可以跳转到其声明的地方。这个功能有个快捷键是F3，当然你也可以按住Ctrl键，鼠标移过去会变成一个小手，单击就可以了。
2、用Open Super
Implemention可以查看当前方法在父类中的实现或接口中的声明(前提是该方法是对父类或接口中相应方法的重写)，在方法名上点击右键，选择Open Super
Implemention即可。
3、 最后介绍一个超级好用的功能，叫Open
Implemention，就是可以跳转到某个调用的方法的具体实现的地方去。为什么说这个是超级好用呢?用过Spring的人都知道，现在都提倡面向接
口编程，所以，如果使用Open
Declaration来追踪一个方法的调用的话，只会看到该方法在接口中的声明，而看不该方法在具体类中的实现，当然，可以使用Call
Hierarchy先得到该方法的整个的调用层次，然后再导航到具体的实现处，但操作有些麻烦了。
有了Open Implemention，就可以直接看到实现的代码了，在方法名上点击右键，选择Open
Implemention就可以了!只是要享受这个功能，可安装一个Eclipse插件，这里就不在详细介绍了。
④ 求Hadoop实战-陆嘉恒书籍电子版百度云资源
Hadoop实战-陆嘉恒链接：https://pan..com/s/1oqOrth5KN0GI7XGk8YeUUw
⑤ 求《Hadoop 实战》（第2版）里的源码，谢谢~
邮件已经发出，过几分钟后记得查收（可能在垃圾箱里边），收到后觉得还算满意请点下边的采纳通知我。如果10分钟后还没收到，请直接在本问题里追问我，我会再次发送。
最后如果在采纳之余能加点分数，那就OK！
⑥ hadoop 源代码 从哪里可以找到啊怎么下载，说详细一点谢谢
你可以用SVN软件在这里同步到最新的代码：
http://svn.apache.org/repos/asf/hadoop
其实你同步你研究领域的分支就可以了，全同步实在太大了。
SVN软件可以用Tortoise SVN，使用方法一下就可以了。
当然也可以到cloudera或Yahoo!的hadoop官网的download链接去下载。
⑦ hadoop2.x采用什么技术构建源代码
首先，不得不说，hadoop发展到现在这个阶段，代码已经变得非常庞大臃肿，如果你直接阅读最新版本的源代码，难度比较大，需要足够的耐心和时间，所以，如果你觉得认真一次，认真阅读一次hadoop源代码，一定要有足够的心理准备和时间预期。 其次，
⑧ hadoop hdfs 源码怎么看
在使用Hadoop的过程中，很容易通过FileSystem类的API来读取HDFS中的文件内容，读取内容的过程是怎样的呢？今天来分析客户端读取HDFS文件的过程，下面的一个小程序完成的功能是读取HDFS中某个目录下的文件内容，然后输出到控制台，代码如下：
[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);//这两行都会创建一个DistributedFileSystem对象
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)这行代码创建一个DistributedFileSystem，如果直接传入一个Configuration类型的参数，那么默认会读取属性fs.default.name的值，根据这个属性的值创建对应的FileSystem子类对象，如果没有配置fs.default.name属性的值，那么默认创建一个org.apache.hadoop.fs.LocalFileSystem类型的对象。但是这里是要读取HDFS中的文件，所以在core-site.xml文件中配置fs.default.name属性的值为hdfs://localhost:9000，这样FileSystem.get(conf)返回的才是一个DistributedFileSystem类的对象。 还有一种创建DistributedFileSystem这种指定文件系统类型对像的方法是使用FileSystem.get(Configuration conf)的一个重载方法FileSystem.get(URI uri, Configuration)，其实调用第一个方法时在FileSystem类中先读取conf中的属性fs.default.name的值，再调用的FileSystem.get(URI uri, Configuration)方法。
⑨ Hadoop 请教学习顺序
虽然从事Hadoop方面工作，但是不是高手，毕竟只有一年经历而已。
分享下本人的学习经历吧。
了解Hadoop运行机制，可以学习Hadoop权威指南或者Hadoop实战；
了解Hadoop运行流程，看懂HADOOP_HOME/bin/下面主要执行脚本。
查看core-default.xml/hdfs-default.xml/mapred-default.xml等默认配置
文件，及core-site.xml/hdfs-site.xml/mapred-site.xml等相关文件，学会
如何进行参数优化，以及掌握如何配置读取压缩文件，默认的gzip，及
自定义的lzo，学会自定义Combiner/Patitioner等，掌握各种输入输出
格式的区别及应用场景，学会自定义输入输出格式，其次学习MapRece算法，
比如In-Map-Combing，相对频度计算，Pairs算法，Strips算法等。掌握好
maprece编程。
在这其中，需要好好阅读HADOOP_HOME/src/目录下的Hadoop源码，
这个就是开源最大的好处。说的比较乱，但是就凑合着借鉴下吧
⑩ CDH版的hadoop有没有源码提供
首先，不得不说，hadoop发展到现在这个阶段，代码已经变得非常庞大臃肿，如果你直接阅读最新版本的源代码，难度比较大，需要足够的耐心和时间，所以，如果你觉得认真一次，认真阅读一次hadoop源代码，一定要有足够的心理准备和时间预期。 其次，需要注意，阅读Hadoop源代码的效率，因人而异，如果你有足够的分布式系统知识储备，看过类似的系统，则能够很快地读它的源代码进行通读，并快速切入你最关注的局部细节，比如你之前看过某个分布式数据库的源代码，对分布式系统的网络通信模块，调度模块等有一定了解，这对阅读hadoop源代码有极大帮助；如果你是一个初学者，对hadoop一无所知，只了解一些java语法，那阅读hadoop源代码是极具挑战的一件事情，尤其是从无到开始入门的过程，是极度煎熬和困惑的，这时候需要你在阅读代码过程中，不断补充缺乏的相关知识（比如RPC，NIO，设计模式等），循序渐进，直到入门。 接下来进入主题，说一下阅读源代码的个人经验。由于我也是从无到入门，再到修改源代码，逐步过渡的，所以，对于很多人而言，具有借鉴意义。 ============ 第一个阶段：学习hadoop基本使用和基本原理，从应用角度对hadoop进行了解和学习 这是第一个阶段，你开始尝试使用hadoop，从应用层面，对hadoop有一定了解，比如你可以使用hadoop shell对hdfs进行操作，使用hdfs API编写一些程序上传，下载文件；使用MapRece API编写一个数据处理程序。一旦你对hadoop的基本使用方法比较熟悉了，接下来可以尝试了解它的内部原理，注意，不需要通过阅读源代码了解内部原理，只需看一些博客，书籍，比如《Hadoop权威指南》，对于HDFS而言，你应该知道它的基本架构以及各个模块的功能；对于MapRece而言，你应该知道其具体的工作流程，知道partition，shuffle，sort等工作原理，可以自己在纸上完整个画完maprece的流程，越详细越好。 在这个阶段，建议你多看一些知名博客，多读读《hadoop权威指南》（可选择性看相关的几章）。如果你有实际项目驱动，那是再好不过了，理论联系实际是最好的hadoop学习方法；如果你没有项目驱动，那建议你不要自己一个人闷头学，多跟别人交流，多主动给别人讲讲，最好的学习方式还是“讲给别人听”。 ============ 第二个阶段：从无到入门，开始阅读hadoop源代码 这个阶段是最困苦和漫长的，尤其对于那些没有任何分布式经验的人。 很多人这个阶段没有走完，就放弃了，最后停留在hadoop应用层面。 这个阶段，第一件要做的事情是，选择一个hadoop组件。如果你对分布式存储感兴趣，那么你可以选择HDFS，如果你读分布式计算感兴趣，你可以选择MapRece，如果你对资源管理系统感兴趣，你可以选择YARN。 选择好系统后，接下来的经历是最困苦的。当你把hadoop源代码导入eclipse或intellij idea，沏上一杯茶，开始准备优哉游哉地看hadoop源代码时，你懵逼了：你展开那数不尽的package和class，觉得无从下手，好不容易找到了入口点，然后你屁颠屁颠地通过eclipse的查找引用功能，顺着类的调用关系一层层找下去，最后迷失在了代码的海洋中，如同你在不尽的压栈，最后栈溢出了，你忘记在最初的位置。很多人经历过上面的过程，最后没有顺利逃出来，而放弃。 如果你正在经历这个过程，我的经验如下：首先，你要摸清hadoop的代码模块，知道client，master，slave各自对应的模块（hadoop中核心系统都是master/slave架构，非常类似），并在阅读源代码过程中，时刻谨记你当前阅读的代码属于哪一个模块，会在哪个组件中执行；之后你需要摸清各个组件的交互协议，也就是分布式中的RPC，这是hadoop自己实现的，你需要对hadoop RPC的使用方式有所了解，然后看各模块间的RPC protocol，到此，你把握了系统的骨架，这是接下来阅读源代码的基础；接着，你要选择一个模块开始阅读，我一般会选择Client，这个模块相对简单些，会给自己增加信心，为了在阅读代码过程中，不至于迷失自己，建议在纸上画出类的调用关系，边看边画，我记得我阅读hadoop源代码时，花了一叠纸。注意，看源代码过程中，很容易烦躁不安，建议经常起来走走，不要把自己逼得太紧。 在这个阶段，建议大家多看一些源代码分析博客和书籍，比如《Hadoop技术内幕》系列丛书（轩相关网站：Hadoop技术内幕）就是最好的参考资料。借助这些博客和书籍，你可以在前人的帮助下，更快地学习hadoop源代码，节省大量时间，注意，目前博客和书籍很多，建议大家广泛收集资料，找出最适合自己的参考资料。 这个阶段最终达到的目的，是对hadoop源代码整体架构和局部的很多细节，有了一定的了解。比如你知道MapRece Scheler是怎样实现的，MapRece shuffle过程中，map端做了哪些事情，rece端做了哪些事情，是如何实现的，等等。这个阶段完成后，当你遇到问题或者困惑点时，可以迅速地在Hadoop源代码中定位相关的类和具体的函数，通过阅读源代码解决问题，这时候，hadoop源代码变成了你解决问题的参考书