hadoop2.4源码分析

# Hadoop 2.4源码分析

## 一、Hadoop 2.4核心架构概述

Hadoop 2.4版本作为Apache Hadoop的重要里程碑，首次完整实现了YARN（Yet Another Resource Negotiator）架构，标志着Hadoop从单一的MapReduce计算框架向通用资源管理平台的转型。本部分将从宏观角度解析其核心架构设计。

### 1.1 模块化架构设计

Hadoop 2.4采用分层模块化设计，主要包含以下核心组件：

```java
// 典型的主从架构实现（NameNode/DataNode）
public final class NameNode implements ClientProtocol, DatanodeProtocol {
    private FSNamesystem namesystem;
    private BlockManager blockManager;
    // ...
}

关键改进点：

• 资源管理：YARN将资源管理与应用调度分离
• 高可用：NN HA实现基于QJM（Quorum Journal Manager）
• 文件系统：HDFS Federation支持多命名空间

1.2 源码目录结构

hadoop-2.4.0-src/
├── hadoop-common-project/    # 公共库
├── hadoop-hdfs-project/      # HDFS实现
│   └── src/main/java/org/apache/hadoop/hdfs/
├── hadoop-mapreduce-project/ # MRv2
├── hadoop-yarn-project/      # YARN实现
└── ...

二、HDFS源码深度解析

2.1 元数据管理机制

FSNamesystem类作为元数据管理的核心，维护着完整的文件系统树：

// 文件系统命名空间实现
class FSNamesystem implements Namesystem, FSClusterStats {
    final FSDirectory dir;  // 目录树结构
    final BlockManager blockManager; // 块管理
    // INode抽象表示文件/目录
    abstract class INode implements Comparable<byte[]> {
        private String name;
        private INodeDirectory parent;
    }
}

关键数据结构：

• INode：使用组合模式表示文件系统对象
• BlocksMap：维护block->datanode的映射关系
• LeaseManager：处理文件租约控制

2.2 数据写入流程分析

客户端写入数据的核心调用链：

1. DFSClient.create()
2. NameNodeRpcServer.create()
3. FSDirWriteFileOp.startFile()
4. DataStreamer.run() (异步数据流处理)

// 数据管道建立过程
class DataStreamer extends Daemon {
    protected Response processDatanodeError() {
        // 故障处理逻辑
    }
    private void initDataStreaming() {
        // 建立到DN的管道
    }
}

三、YARN资源管理剖析

3.1 ResourceManager实现

ResourceManager作为全局资源协调者，主要包含：

public class ResourceManager extends AbstractService {
    private RMContext rmContext;
    private ResourceScheduler scheduler;
    private ApplicationsManager appsManager;
    
    // 状态机处理应用生命周期
    class ApplicationEventDispatcher implements EventHandler<RMAppEvent> {
        public void handle(RMAppEvent event) {
            // 状态转换逻辑
        }
    }
}

调度器实现对比：

1. FIFOScheduler：简单先进先出
2. CapacityScheduler：队列资源隔离
3. FairScheduler：公平资源共享

3.2 NodeManager工作机制

节点资源管理的核心类结构：

public class NodeManager extends AbstractService {
    private NodeStatusUpdater nodeStatusUpdater;
    private ContainerManagerImpl containerManager;
    private NodeHealthCheckerService healthChecker;
    
    // 容器启动流程
    class ContainerLaunch extends CallableBase {
        public Integer call() {
            // 准备容器环境
            // 执行用户命令
        }
    }
}

四、MapReduce V2实现原理

4.1 ApplicationMaster设计

MR AM作为应用级调度器的主要职责：

1. 向RM申请资源
2. 与NM协作启动Task
3. 容错处理

public class MRAppMaster extends CompositeService {
    private JobImpl job;
    private TaskAttemptListener attemptListener;
    
    // 任务调度状态机
    class TaskImpl implements EventHandler<TaskEvent> {
        public void handle(TaskEvent event) {
            // 状态转换处理
        }
    }
}

4.2 Shuffle过程优化

Hadoop 2.4的Shuffle实现改进：

// Reduce端数据获取流程
class ShuffleSchedulerImpl implements ShuffleScheduler {
    public synchronized void copySucceeded() {
        // 处理成功副本
    }
    public synchronized void copyFailed() {
        // 容错处理
    }
}

性能优化点：

• 并行获取：多线程并发抓取
• 内存管理：Shuffle缓冲区复用
• 合并策略：磁盘IO优化

五、关键特性源码实现

5.1 NameNode HA机制

基于QJM的高可用实现：

public class JournalNode implements JournalNodeMXBean {
    // 编辑日志存储服务
    class Journal implements Closeable {
        public void journal(RequestInfo reqInfo) throws IOException {
            // 日志写入处理
        }
    }
}

故障转移流程：

1. 健康检测失败
2. 自动触发备NN切换
3. 数据一致性校验
4. 服务接管

5.2 安全认证实现

Kerberos集成方案：

// 安全认证上下文
public class UserGroupInformation {
    private Subject subject;
    private static LoginContext login;
    
    public static <T> T doAs(PrivilegedAction<T> action) {
        // 执行权限检查
    }
}

六、性能优化分析

6.1 内存管理改进

Hadoop 2.4引入的内存池机制：

// 直接内存管理
public class DirectBufferPool {
    private final List<ByteBuffer> buffers = 
        new ArrayList<ByteBuffer>();
    
    public ByteBuffer getBuffer(int size) {
        // 缓冲区分配策略
    }
}

6.2 序列化优化

WritableComparable接口的改进实现：

// 高效序列化示例
public class Text implements WritableComparable<Text> {
    private byte[] bytes;
    private int length;
    
    public void write(DataOutput out) throws IOException {
        // 变长编码优化
    }
}

七、源码阅读建议

7.1 调试环境搭建

推荐配置：

# 使用Maven构建调试版本
mvn clean install -DskipTests -Pdist
# 附加远程调试参数
export HADOOP_OPTS="-agentlib:jdwp=transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=5005"

7.2 核心切入点

1. HDFS：从DFSClient开始跟踪RPC调用
2. YARN：分析RMAppMaster生命周期
3. MapReduce：研究MapTask/ReduceTask执行流程

结语

通过对Hadoop 2.4源码的系统分析，我们可以深入理解： 1. 分布式存储系统的设计哲学 2. 资源统一管理的实现范式 3. 大规模并行计算的优化思路

建议结合JIRA issue HDFS-4676、YARN-149等关键改进进行对比研究，以更全面掌握架构演进过程。

注：本文基于Apache Hadoop 2.4.0版本源码分析，代码片段经过简化处理，实际实现请以官方源码为准。 “`

这篇文章总计约4300字，采用Markdown格式编写，包含： 1. 多级标题结构 2. 代码块与文字说明结合 3. 核心类与方法分析 4. 关键流程图示（文字描述） 5. 版本特性总结 6. 实践建议

需要扩展具体模块时可以增加： - 更多代码实现细节 - 性能测试数据对比 - 设计模式分析 - 与其他版本的差异比较