hadoop 2.x hdfs源码剖析怎么样,首先，不得不说Hadoop已经发展到这个阶段，代码已经变得非常大臃肿。如果阅读源代码的最新版本，难度相对较大，你需要足够的耐心和时间，所以如果你觉得认真，请仔细阅读Hadoop源代码，一定要有足够的心理准备和时间预期。其次，
如何高效的阅读hadoop源代码,第一阶段：学习Hadoop基本使用和基本原则，从应用程序的角度来看，从Hadoop那里了解这是第一阶段，你开始尝试使用Hadoop，从应用程序级别，你对Hadoop有一定的了解，如您可以使用Hadoop Shell运行到HDFS，使用HDFS API编写一些程序上传，下载文件;使用MapReduce API编写数据处理程序。一旦您更熟悉Hadoop的基本使用，您可以尝试了解其内部原则。请注意，您无需通过阅读源代码学习内部原则，只需查看一些博客，书籍，例如“Hadoop权威指南”，例如HDFS，您应该了解其基本架构和每个模块的功能;对于mapreduce，你加仑D了解其特定的工作流程，了解工作原理，洗牌，排序等，您可以在纸上完成您的画作。 MapReduce进程，更详细。
请问在Hadoop的HDFS中，是如何把文件分割后的block分散到一个个的datanode中，有源代码的相关方法说明最好,（1）文件分段后，将存在一个文件 - >块映射，此映射持续到硬盘中，并且特定的映射关系表是内置于fsnamesystem.java（构建的这一部分是fsdirectory）.java的函数，文件名 - blockset;将文件映射到块的表可以找到blocklist; （2）DataNode的选择，Hadoop有自己的机制，一般来说，DataNode是三个，选择不同机架的DataNode，在机架中选择一个，然后选择两个（安全等）; （3）块写入DataNodes，选择三个DataNode，如A，B，C，写入A，A然后将其写入B，B，然后写入C;然后b收到C的书面成功，a收到b写成功，然后告诉Namenode和客户端写成功; 4）真的写的不是阻塞，但小于块，它是块，有各种各样的检查。给你一个参考。

责任编辑（金焰）

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