Hadoop 源码阅读系列
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Hadoop 源码阅读系列相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
http://www.cnblogs.com/xuxm2007/category/388607.html
个人谈谈阅读hadoop源代码的经验。
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MapReduce 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MapReduce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mapreduce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”。
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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MapReduce，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MapReduce Scheduler是怎样实现的，MapReduce shuffle过程中，map端做了哪些事情，reduce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。
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第三个阶段：根据需求，修改源代码。
这个阶段，是验证你阅读源代码成效的时候。你根据leader给你的需求，修改相关代码完成功能模块的开发。在修改源代码过程中，你发现之前阅读源代码仍过于粗糙，这时候你再进一步深入阅读相关代码，弥补第二个阶段中薄弱的部分。当然，很多人不需要经历第三个阶段，仅仅第二阶段就够了：一来能够通过阅读代码解决自己长久以来的技术困惑，满足自己的好奇心，二来从根源上解决解决自己遇到的各种问题。 这个阶段，没有太多的参考书籍或者博客，多跟周围的同事交流，通过代码review和测试，证明自己的正确性。
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阅读hadoop源代码的目的不一定非是工作的需要，你可以把他看成一种修养，通过阅读hadoop源代码，加深自己对分布式系统的理解，培养自己踏实做事的心态。
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。
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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MapReduce 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MapReduce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mapreduce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”。
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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MapReduce，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MapReduce Scheduler是怎样实现的，MapReduce shuffle过程中，map端做了哪些事情，reduce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。
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第三个阶段：根据需求，修改源代码。
这个阶段，是验证你阅读源代码成效的时候。你根据leader给你的需求，修改相关代码完成功能模块的开发。在修改源代码过程中，你发现之前阅读源代码仍过于粗糙，这时候你再进一步深入阅读相关代码，弥补第二个阶段中薄弱的部分。当然，很多人不需要经历第三个阶段，仅仅第二阶段就够了：一来能够通过阅读代码解决自己长久以来的技术困惑，满足自己的好奇心，二来从根源上解决解决自己遇到的各种问题。 这个阶段，没有太多的参考书籍或者博客，多跟周围的同事交流，通过代码review和测试，证明自己的正确性。
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阅读hadoop源代码的目的不一定非是工作的需要，你可以把他看成一种修养，通过阅读hadoop源代码，加深自己对分布式系统的理解，培养自己踏实做事的心态。
作者：董西成
链接：https://www.zhihu.com/question/29690410/answer/45588479
来源：知乎
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