Hadoop0.20.0源码流程分析

资 源 简 介

Hadoop0.20.0源码流程分析

详 情 说 明

Hadoop 0.20.0是Apache Hadoop早期的一个重要版本，为后续版本奠定了坚实基础。本文将重点分析其核心模块MapReduce的实现流程，帮助读者理解分布式计算的底层机制。

核心架构 Hadoop 0.20.0采用主从架构，核心组件包括JobTracker（主节点）和TaskTracker（从节点）。JobTracker负责作业调度与资源管理，TaskTracker执行具体的Map和Reduce任务。

作业执行流程 客户端提交：用户通过JobClient提交作业配置（JobConf），包括Mapper/Reducer类、输入输出路径等参数。 作业初始化：JobTracker将作业拆分为多个MapTask和ReduceTask，生成JobInProgress对象跟踪任务状态。 任务分配：基于"心跳机制"，TaskTracker定期请求任务，JobTracker根据数据本地性（Data Locality）分配任务。 Map阶段执行：TaskTracker启动独立的JVM进程运行MapTask，读取HDFS数据块，执行用户定义的map函数并输出中间结果。 Shuffle与Sort：MapTask输出的键值对经过分区（Partition）、排序（Sort）后，通过网络传输到Reduce节点。 Reduce阶段执行：ReduceTask聚合相同键的值列表，执行用户定义的reduce函数，最终结果写入HDFS。

关键设计 容错机制：通过TaskTracker心跳超时检测故障，重启失败任务。 推测执行：对慢任务启动备份任务，防止单一节点拖慢整体进度。 数据流优化：Combiner减少网络传输，自定义Partitioner控制数据分布。

该版本虽已迭代，但理解其设计思想对掌握现代分布式系统仍有重要意义。