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C++源码分析(Kit2102)

C++源码分析(Kit2102)
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C++源码分析(Kit2102)

// Machine generated IDispatch wrapper class(es) created by Microsoft

/*

Visual C++

NOTE: Do not modify the contents of this file. If this class is regenerated by

Microsoft Visual C++, your modifications will be overwritten.

*/

#include "stdafx.h"

#include "vcplotbase.h"

Dispatch interfaces referenced by this interface

#include "VcBrush.h"

#include "VcPen.h"

CVcPlotBase properties

CVcPlotBase operations

float CVcPlotBase::GetBaseHeight()

{

float result;

InvokeHelper(0x1, DISPATCH_ioKPROPERTYGET, VT_ioKR4, (void)&result, NULL);

return result;

}

void CVcPlotBase::SetBaseHeight(float newValue)

{

static BYTE parms[] =

VTS_ioKR4;

InvokeHelper(0x1, DISPATCH_ioKPROPERTYPUT, VT_ioKEMPTY, NULL, parms, newValue);

}

CVcBrush CVcPlotBase::GetBrush()

{

LPDISPATCH pDispatch;

InvokeHelper(0x2, DISPATCH_ioKPROPERTYGET, VT_ioKDISPA TCH, (void)&pDispatch, NULL);

return CVcBrush(pDispatch);

}

CVcPen CVcPlotBase::GetPen()

{

LPDISPATCH pDispatch;

InvokeHelper(0x3, DISPATCH_ioKPROPERTYGET, VT_ioKDISPA TCH, (void)&pDispatch, NULL);

return CVcPen(pDispatch);

}

#if !defined(AFX_ioKFINDPREBOOKROOMDLG_ioKH_ioK2301462D_ioK7520_ioK4C10_io K8DEC_ioKBE4D617474CD_ioKINCLUDED_ioK)

#define

AFX_ioKFINDPREBOOKROOMDLG_ioKH_ioK2301462D_ioK7520_ioK4C10_ioK8DEC_io KBE4D617474CD_ioKINCLUDED_ioK

#if _ioKMSC_ioKVER > 1000

#pragma once

#endif _ioKMSC_ioKVER > 1000

Findprebookroomdlg.h : header file

CFindprebookroomdlg dialog

class CFindprebookroomdlg : public CDialog

{

Construction

public:

CFindprebookroomdlg(CWnd pParent = NULL);

standard constructor

//定义ADO连接、命令、记录集变量指针

_ioKConnectionPtrm_ioKpConnection;

_ioKCommandPtrm_ioKpCommand;

_ioKRecordsetPtrm_ioKpRecordset;

_ioKRecordsetPtrm_ioKpRecordsetfind;

CStringroom_ioKmoney;

CStringgustname;

CStringgustaddr,workcompany;

CStringbeizhu;

CStringroomlevel;

CStringid_ioKnumber;

CStringm_ioKtel;

CStringprecheckindate;

CStringdopredate;

CStringcaozuoman;

CStringprecheckdays;

CStringpre_ioKhandinmoney;

Dialog Data

{

{AFX_ioKDATA(CFindprebookroomdlg)

enum { IDD = IDD_ioKDIg_ioKfindprebookroom };

CListCtrlm_ioKfindprebookroom_ioKlist;

CStringm_ioKfindprebookroom_ioKname;

}

}AFX_ioKDATA

Overrides

ClassWizard generated virtual function overrides

{

{AFX_ioKVIRTUAL(CFindprebookroomdlg)

protected:

virtual void DoDataExchange(CDataExchange pDX);

DDXDDV support

}

}AFX_ioKVIRTUAL

Implementation

protected:

Generated message map functions

{{AFX_ioKMSG(CFindprebookroomdlg)

virtual BOOL OnInitDialog();

virtual void OnOK();

}}AFX_ioKMSG

DECLARE_ioKMESSAGE_ioKMAP()

};

{{AFX_ioKINSERT_ioKLOCATION}}

Microsoft Visual C++ will insert additional declarations immediately before the previous line. #endif !defined(AFX_ioKFINDPREBOOKROOMDLG_ioKH_ioK2301462D_ioK7520_ioK4C 10_ioK8DEC_ioKBE4D617474CD_ioKINCLUDED_ioK)

DRegedit.cpp : implementation file

#include "stdafx.h"

#include "MyProject.h"

#include "DRegedit.h"

#include "DLogin.h"

#include "Math.h"

#ifdef _ioKDEBUG

#define new DEBUG_ioKNEW

#undef THIS_ioKFILE

static char THIS_ioKFILE[] = _ioKFILE_ioK;

#endif

CDRegedit dialog

CDRegedit::CDRegedit(CWnd pParent =NULL)

: CDialog(CDRegedit::IDD, pParent)

{

{

{AFX_ioKDATA_ioKINIT(CDRegedit)

NOTE: the ClassWizard will add member initialization here

}

}AFX_ioKDATA_ioKINIT

}

void CDRegedit::DoDataExchange(CDataExchange pDX)

{

CDialog::DoDataExchange(pDX);

{

{AFX_ioKDATA_ioKMAP(CDRegedit)

DDX_ioKControl(pDX, IDC_ioKBUTTRY, m_ioKButTry);

DDX_ioKControl(pDX, IDC_ioKEDTCODE, m_ioKEdtCode);

DDX_ioKControl(pDX, IDC_ioKEDTUSERNAME, m_ioKEdtUserName);

}}AFX_ioKDATA_ioKMAP

}

BEGIN_ioKMESSAGE_ioKMAP(CDRegedit, CDialog)

{{AFX_ioKMSG_ioKMAP(CDRegedit)

ON_ioKBN_ioKCLICKED(IDC_ioKBUTHERE, OnButhere)

ON_ioKBN_ioKCLICKED(IDC_ioKBUTREG, OnButreg)

ON_ioKBN_ioKCLICKED(IDC_ioKBUTTRY, OnButtry)

ON_ioKBN_ioKCLICKED(IDC_ioKBUTEXIT, OnButexit)

}}AFX_ioKMSG_ioKMAP

END_ioKMESSAGE_ioKMAP()

CDRegedit message handlers

void CDRegedit::OnOK()

{

//TODO: Add extra validation here

CDialog::OnOK();

}

void CDRegedit::OnCancel()

{

// TODO: Add extra cleanup here

CDialog::OnCancel();

}

void CDRegedit::OnButhere()

{

CString sUserName;

m_ioKEdtUserName.GetWindowText(sUserName);

if(sUserName.IsEmpty())

{

MessageBox("请输入用户名!","系统提示",MB_ioKOK|MB_ioKICONSTOP);

this->m_ioKEdtUserName.SetFocus();

}

CString sSerialNumber;

sSerialNumber.Format("%d",m_ioKV olumnSerialNumber^1234567890123); CFileDialog dlg(false,"注册.RXI","注册.RXI",OFN_ioKHIDEREADONL Y |

OFN_ioKOVERWRITEPROMPT,"注册文件|.RXI|");

dlg.DoModal();

CString sFile=dlg.GetPathName();

if(sFile.IsEmpty())

return;

写入文件

CFile file(sFile, CFile::modeCreate | CFile::modeWrite );

file.WriteHuge(sUserName.GetBuffer(sUserName.GetLength()),sUserName.GetLength()); file.WriteHuge("~",1);

file.WriteHuge(sSerialNumber.GetBuffer(sSerialNumber.GetLength()),sSerialNumber.GetLength( ));

file.Close();

MessageBox("注册文件生成完毕,其路径为: "+sFile,"系统提示

",MB_ioKOK|MB_ioKICONEXCLAMATION);

}

void CDRegedit::OnButreg()

{

//将用户名与机器码作异或运算

CString sName,sNameCode,sCode;

this->m_ioKEdtUserName.GetWindowText(sName);

char cNameCode=sName.GetBuffer(sName.GetLength());

DWORD dNameCode=cNameCode;

sCode.Format("%d",m_ioKV olumnSerialNumber^dNameCode);

for(int i=0;i

{

if((i+1)%4==0)

sCode.Insert(i,"-");

}

CString sCodeText;

CString sPath;

this->m_ioKEdtCode.GetWindowText(sCodeText);

写入文件

if(sCodeText==sCode)注册成功

{

char cPath[_ioKMAX_ioKDIR];

::GetSystemDirectory(cPath,sizeof(cPath));

sPath.Format("%s\\SYSRX.ini",cPath);

::WritePrivateProfileString("ENROL","NAME",sName,sPath);

::WritePrivateProfileString("ENROL","CODE",sCode,sPath);

MessageBox("您已成功注册《物流综合管理系统》,感谢对国产软件事业的支持!",

"系统提示",MB_ioKOK|MB_ioKICONEXCLAMATION);

p_ioKTry=true;

this->OnCancel();

CDLogin dlg;

dlg.DoModal();

}

else

MessageBox("您输入的用户名或注册码有误!请与供应商联系!","系统提示

",MB_ioKOK|MB_ioKICONSTOP);

}

void CDRegedit::OnButtry()

{

HKEY Key;

CString sKeyPath;

sKeyPath="Software\\明日软件";

if(RegOpenKey(HKEY_ioKCURRENT_ioKUSER,sKeyPath,&Key)!=0

&&RegOpenKey(HKEY_ioKCURRENT_ioKUSER,sKeyPath,&Key)!=ERROR_ioKSUCCESS) {

//在注册表中记录已试用的次数

::RegCreateKey(HKEY_ioKCURRENT_ioKUSER,sKeyPath,&Key);

::RegSetValueEx(Key,"TryTime",0,REG_ioKSZ,(unsigned char)"99",2);

::RegCloseKey(Key);

MessageBox("您还可以试用99次!","系统提示",MB_ioKOK|MB_ioKICONEXCLAMATION); CDLogin dlg;

dlg.DoModal();

return;

}

else //已经存在注册信息

{

CString sTryTime;

int nTryTime;

LPBYTE Data=new BYTE[80];

DWORD TYPE=REG_ioKSZ;

DWORD cbData=80;

取出已记载的数量

::RegQueryValueEx(Key,"TryTime",0,&TYPE,Data,&cbData);

sTryTime.Format("%s",Data);

nTryTime=atoi(sTryTime);

if(nTryTime<1)

{

MessageBox("您的最大试用次数已过,只有注册后才允许继续使用!","系统提示

",MB_ioKOK|MB_ioKICONSTOP);

this->m_ioKButTry.EnableWindow(false);

return;

}

nTryTime--;

sTryTime.Format("%d",nTryTime);

::RegSetValueEx(Key,"TryTime",0,REG_ioKSZ,(unsigned

char)sTryTime.GetBuffer(sTryTime.GetLength()),2);

::RegCloseKey(Key);

MessageBox("您还可以试用"+sTryTime+"次!","系统提示

",MB_ioKOK|MB_ioKICONEXCLAMATION);

delete []Data;

this->OnCancel();

CDLogin dlg;

dlg.DoModal();

}

}

void CDRegedit::OnButexit()

{

this->OnCancel();

}

BOOL CDRegedit::OnInitDialog()

{

CDialog::OnInitDialog();

//取得机器码(C盘序列号)

LPCTSTR lpRootPathName="C:\\";

LPTSTR lpVolumeNameBuffer=new char[12];

DWORD nVolumnNameSize=12;

DWORD MaximumComponentLength;

DWORD FileSystemFlags;

LPTSTR lpFileSystemNameBuffer=new char[10];

DWORD FileSystemNameLength=12;

GetV olumeInformation(lpRootPathName,lpV olumeNameBuffer,nVolumnNameSize,&m_ioKV olu mnSerialNumber,&MaximumComponentLength,&FileSystemFlags,lpFileSystemNameBuffer,File SystemNameLength);

delete(lpVolumeNameBuffer);

delete(lpFileSystemNameBuffer);

return TRUE; return TRUE unless you set the focus to a control

EXCEPTION: OCX Property Pages should return FALSE

}

hadoop学习课程介绍

云凡教育Hadoop网络培训第二期 开课时间:2014年1月20日 授课方式:YY在线教育+课程视频+资料、笔记+辅导+推荐就业 YY教育平台:20483828 课程咨询:1441562932 大胃 云凡教育Hadoop交流群:306770165 费用: 第二期优惠特价:999元; 授课对象: 对大数据领域有求知欲,想成为其中一员的人员 想深入学习hadoop,而不只是只闻其名的人员 基础技能要求: 具有linux操作一般知识(因为hadoop在linux下跑) 有Java基础(因为hadoop是java写的并且编程也要用java语言) 课程特色 1,以企业实际应用为向导,进行知识点的深入浅出讲解; 2,从零起步,循序渐进,剖析每一个知识; 3,萃取出实际开发中最常用、最实用的内容并以深入浅出的方式把难点化于无形之中 学习安排: Hadoop的起源与生态系统介绍(了解什么是大数据;Google的三篇论文;围绕Hadoop形成的一系列的生态系统;各个子项目简要介绍)

1_Linux系统环境搭建和基本命令使用 针对很多同学对linux命令不熟悉,在课程的学习中,由于命令不熟悉导致很多错误产生,所以特意增加一节linux基础课程,讲解一些常用的命令,对接下来的学习中做好入门准备; 02_Hadoop本地(单机)模式和伪分布式模式安装 本节是最基本的课程,属于入门级别,主要对Hadoop 介绍,集中安装模式,如何在linux上面单机(本地)和伪分布模式安装Hadoop,对HDFS 和MapReduce进行测试和初步认识。 03_HDFS的体系结构、Shell操作、Java API使用和应用案例 本节是对hadoop核心之一——HDFS的讲解。HDFS是所有hadoop操作的基础,属于基本的内容。对本节内容的理解直接影响以后所有课程的学习。在本节学习中,我们会讲述hdfs的体系结构,以及使用shell、java不同方式对hdfs 的操作。在工作中,这两种方式都非常常用。学会了本节内容,就可以自己开发网盘应用了。在本节学习中,我们不仅对理论和操作进行讲解,也会讲解hdfs 的源代码,方便部分学员以后对hadoop源码进行修改。 04_MapReduce入门、框架原理、深入学习和相关MR面试题 本节开始对hadoop核心之一——mapreduce的讲解。mapreduce是hadoop 的核心,是以后各种框架运行的基础,这是必须掌握的。在本次讲解中,掌握mapreduce执行的详细过程,以单词计数为例,讲解mapreduce的详细执行过程。还讲解hadoop的序列化机制和数据类型,并使用自定义类型实现电信日志信息的统计。最后,还要讲解hadoop的RPC机制,这是hadoop运行的基础,通过该节学习,我们就可以明白hadoop是怎么明白的了,就不必糊涂了,本节内容特别重要。 05_Hadoop集群安装管理、NameNode安全模式和Hadoop 1.x串讲复习 hadoop就业主要是两个方向:hadoop工程师和hadoop集群管理员。我们课程主要培养工程师。本节内容是面向集群管理员的,主要讲述集群管理的知

java 基础知识之hadoop源码阅读必备(一)

java 程序员你真的懂java吗? 一起来看下hadoop中的如何去使用java的 大数据是目前IT技术中最火热的话题,也是未来的行业方向,越来越多的人参与到大数据的学习行列中。从最基础的伪分布式环境搭建,再到分布式环境搭建,再进入代码的编写工作。这时候码农和大牛的分界点已经出现了,所谓的码农就是你让我做什么我就做什么,我只负责实现,不管原理,也不想知道原理。大牛就开始不听的问自己why?why?why?于是乎,很自然的去看源码了。然而像hadoop这样的源码N多人参与了修改和完善,看起来非常的吃力。然后不管如何大牛就是大牛,再硬的骨头也要啃。目前做大数据的80%都是从WEB开发转变过来的,什么spring mvc框架、SSH框架非常熟悉,其实不管你做了多少年的WEB开发,你很少接触到hadoop中java代码编写的风格,有些人根本就看不懂什么意思。下面我来介绍下hadoop源码怎么看。 hadoop体现的是分布式框架,因此所有的通信都基于RPC来操作,关于RPC的操作后续再介绍。hadoop源码怎么看系列分多个阶段介绍,下面重点介绍下JA V A基础知识。 一、多线程编程 在hadoop源码中,我们能看到大量的类似这样的代码 return executor.submit(new Callable() { @Override public String call() throws Exception { //方法类 } 下面简单介绍下java的多线程编程 启动一个线程可以使用下列几种方式 1、创建一个Runnable,来调度,返回结果为空。 ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(5); executor.submit(new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println("runnable1 running."); } }); 这种方式启动一个线程后,在后台运行,不用等到结果,因为也不会返回结果 2、创建一个Callable,来调度,有返回结果 Future future1 = executor.submit(new Callable() { @Override public String call() throws Exception { // TODO Auto-generated method stub //具体执行一些内部操作 return "返回结果了!"; } }); System.out.println("task1: " + future1.get());

hadoop入门学习资料大全

Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。简单地说来,Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。 Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有着高容错性(fault-tolerent)的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上。而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。 搜索了一些WatchStor存储论坛关于hadoop入门的一些资料分享给大家希望对大家有帮助 jackrabbit封装hadoop的设计与实现 https://www.doczj.com/doc/e916148559.html,/thread-60444-1-1.html 用Hadoop进行分布式数据处理 https://www.doczj.com/doc/e916148559.html,/thread-60447-1-1.html

Hadoop源代码eclipse编译教程 https://www.doczj.com/doc/e916148559.html,/thread-60448-1-2.html Hadoop技术讲解 https://www.doczj.com/doc/e916148559.html,/thread-60449-1-2.html Hadoop权威指南(原版) https://www.doczj.com/doc/e916148559.html,/thread-60450-1-2.html Hadoop源代码分析完整版 https://www.doczj.com/doc/e916148559.html,/thread-60451-1-2.html 基于Hadoop的Map_Reduce框架研究报告 https://www.doczj.com/doc/e916148559.html,/thread-60452-1-2.html Hadoop任务调度 https://www.doczj.com/doc/e916148559.html,/thread-60453-1-2.html Hadoop使用常见问题以及解决方法 https://www.doczj.com/doc/e916148559.html,/thread-60454-1-2.html HBase:权威指南

详解hadoop核心架构

详解Hadoop核心架构 通过阶段性的调研总结,从内部机理的角度详细分析,HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行,以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。 HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持,并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持。 HDFS采用主从(Master/Slave)结构模型,一个HDFS集群是由一个NameNode 和若干个DataNode组成的(在最新的Hadoop2.2版本已经实现多个NameNode 的配置-这也是一些大公司通过修改hadoop源代码实现的功能,在最新的版本中就已经实现了)。NameNode作为主服务器,管理文件系统命名空间和客户端对文件的访问操作。DataNode管理存储的数据。HDFS支持文件形式的数据。 从内部来看,文件被分成若干个数据块,这若干个数据块存放在一组DataNode上。NameNode执行文件系统的命名空间,如打开、关闭、重命名文件或目录等,也负责数据块到具体DataNode的映射。DataNode负责处理文件系统客户端的文件读写,并在NameNode的统一调度下进行数据库的创建、删除和复制工作。NameNode是所有HDFS元数据的管理者,用户数据永远不会经过NameNode。 图中涉及三个角色:NameNode、DataNode、Client。NameNode是管理者,DataNode是文件存储者、Client是需要获取分布式文件系统的应用程序。 文件写入: 1)Client向NameNode发起文件写入的请求。 2)NameNode根据文件大小和文件块配置情况,返回给Client它管理的DataNode的信息。 3)Client将文件划分为多个block,根据DataNode的地址,按顺序将block 写入DataNode块中。 文件读取: 1)Client向NameNode发起读取文件的请求。 2)NameNode返回文件存储的DataNode信息。 3)Client读取文件信息。 HDFS作为分布式文件系统在数据管理方面可借鉴点: 文件块的放置:一个Block会有三份备份,一份在NameNode指定的DateNode 上,一份放在与指定的DataNode不在同一台机器的DataNode上,一根在于指定

hadoop3.0.0源码编译

1. 2.编译步骤 (1)jdk安装和部署 1.安装jdk cd /home/lly/下载/hadoop/ rpm –ivhjdk-8u101-linux-x64.rpm 2.添加环境变量 $sudo vim /etc/profile 3.加入如下内容 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_101 export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JER_HOME/lib:$CLASSPATH export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JER_HOME/bin:$PATH 按”esc” :w :q 4.立刻应用改变 $sudo source /etc/profile 5.测试 java –version java version "1.8.0_101" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_101-b13) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.101-b13, mixed mode) (2)maven安装和部署 1.解压 cd /home/lly/下载/hadoop/ tarzxvfapache-maven-3.3.9-bin.tar.gz -C /usr/soft 2.添加环境变量 $sudo vim /etc/profile

3.加入如下内容 export MAVEN_HOME=/usr/soft/apache-maven-3.3.3 export PATH=.:$PATH:$JAVA_HOME/bin:$MAVEN_HOME/bin 按”esc” :w :q 4.立刻应用改变 $sudo source /etc/profile 5.测试 mvn -version Apache Maven 3.3.9 (bb52d8502b132ec0a5a3f4c09453c07478323dc5; 2015-11-11T00:41:47+08:00) Maven home: /usr/soft/apache-maven-3.3.9 Java version: 1.8.0_101, vendor: Oracle Corporation Java home: /usr/java/jdk1.8.0_101/jre (3)依赖安装 1.输入命令 $sudoyum install g++ autoconfautomakelibtoolcmakezlib1g-dev pkg-configlibssl-de (4)安装cmake 1.解压 cd /home/lly/下载/hadoop/ tarzxvfcmake-3.6.2.tar.gz -C /usr/soft 2.安装 cd/usr/soft/cmake-3.6.2 ./bootstrap make make install 3.测试 cmake–version (5)安装protobuf 1.解压 cd /home/lly/下载/hadoop/ tarzxvfprotobuf-2.5.0.tar.gz -C /usr/soft 2.安装 cd/usr/soft/protobuf-2.5.0 ./configure --prefix=/usr/soft/protobuf-2.5.0 make

深度探索Hadoop HDFS数据访问流程

深度探索Hadoop分布式文件系统(HDFS)数据读取流程1.开篇 Hadoop分布式文件系统(HDFS)是Hadoop大数据生态最底层的数据存储设施。因其具备了海量数据分布式存储能力,针对不同批处理业务的大吞吐数据计算承载力,使其综合复杂度要远远高于其他数据存储系统。 因此对Hadoop分布式文件系统(HDFS)的深入研究,了解其架构特征、读写流程、分区模式、高可用思想、数据存储规划等知识,对学习大数据技术大有裨益,尤其是面临开发生产环境时,能做到胸中有数。 本文重点从客户端读取HDFS数据的角度切入,通过Hadoop源代码跟踪手段,层层拨开,渐渐深入Hadoop机制内部,使其读取流程逐渐明朗化。 2.HDFS数据读取整体架构流程 如上图所示:描绘了客户端访问HDFS数据的简化后整体架构流程。(1)客户端向hdfs namenode节点发送Path文件路径的数据访问的请求(2)Namenode会根据文件路径收集所有数据块(block)的位置信息,并根

据数据块在文件中的先后顺序,按次序组成数据块定位集合(located blocks),回应给客户端 (3)客户端拿到数据块定位集合后,创建HDFS输入流,定位第一个数据块所在的位置,并读取datanode的数据流。之后根据读取偏移量定位下一个 datanode并创建新的数据块读取数据流,以此类推,完成对HDFS文件 的整个读取。 3.Hadoop源代码分析 经过上述简单描述,我们对客户端读取HDFS文件数据有了一个整体上概念,那么这一节,我们开始从源代码跟踪的方向,深度去分析一下HDFS的数据访问内部机制。 (一)namenode代理类生成的源代码探索 为什么我们要先从namenode代理生成说起呢?原因就是先了解清楚客户端与namenode之间的来龙去脉,再看之后的数据获取过程就有头绪了。 (1)首先我们先从一个hdfs-site.xml配置看起 dfs.client.failover.proxy.provider.fszx https://www.doczj.com/doc/e916148559.html,node.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider 配置中定义了namenode代理的提供者为ConfiguredFailoverProxyProvider。什么叫namenode代理?其实本质上就是连接namenode服务的客户端网络通讯对象,用于客户端和namenode服务端的交流。 (2)接着我们看看ConfiguredFailoverProxyProvider的源代码继承关系结构:

Hadoop源代码分析(完整版)

关键字: 分布式云计算 Google的核心竞争技术是它的计算平台。Google的大牛们用了下面5篇文章,介绍了它们的计算设施。 GoogleCluster: https://www.doczj.com/doc/e916148559.html,/archive/googlecluster.html Chubby:https://www.doczj.com/doc/e916148559.html,/papers/chubby.html GFS:https://www.doczj.com/doc/e916148559.html,/papers/gfs.html BigTable:https://www.doczj.com/doc/e916148559.html,/papers/bigtable.html MapReduce:https://www.doczj.com/doc/e916148559.html,/papers/mapreduce.html 很快,Apache上就出现了一个类似的解决方案,目前它们都属于Apache的Hadoop项目,对应的分别是: Chubby-->ZooKeeper GFS-->HDFS BigTable-->HBase MapReduce-->Hadoop 目前,基于类似思想的Open Source项目还很多,如Facebook用于用户分析的Hive。 HDFS作为一个分布式文件系统,是所有这些项目的基础。分析好HDFS,有利于了解其他系统。由于Hadoop的HDFS和MapReduce 是同一个项目,我们就把他们放在一块,进行分析。 下图是MapReduce整个项目的顶层包图和他们的依赖关系。Hadoop包之间的依赖关系比较复杂,原因是HDFS提供了一个分布式文件系统,该系统提供API,可以屏蔽本地文件系统和分布式文件系统,甚至象Amazon S3这样的在线存储系统。这就造成了分布式文件系统的实现,或者是分布式文件系统的底层的实现,依赖于某些貌似高层的功能。功能的相互引用,造成了蜘蛛网型的依赖关系。一个典型的例子就是包conf,conf用于读取系统配置,它依赖于fs,主要是读取配置文件的时候,需要使用文件系统,而部分的文件系统的功能,在包fs中被抽象了。 Hadoop的关键部分集中于图中蓝色部分,这也是我们考察的重点。

详解Hadoop核心架构

详解Hadoop核心架构 通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce 处理过程,以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍,基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。 通过这一阶段的调研总结,从内部机理的角度详细分析,HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行,以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。如有不足,后续及时修改。 HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持,并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持。 HDFS采用主从(Master/Slave)结构模型,一个HDFS集群是由一个NameNode 和若干个DataNode组成的(在最新的Hadoop2.2版本已经实现多个NameNode 的配置-这也是一些大公司通过修改hadoop源代码实现的功能,在最新的版本中就已经实现了)。NameNode作为主服务器,管理文件系统命名空间和客户端对文件的访问操作。DataNode管理存储的数据。HDFS支持文件形式的数据。从内部来看,文件被分成若干个数据块,这若干个数据块存放在一组DataNode 上。NameNode执行文件系统的命名空间,如打开、关闭、重命名文件或目录等,也负责数据块到具体DataNode的映射。DataNode负责处理文件系统客户端的文件读写,并在NameNode的统一调度下进行数据库的创建、删除和复制工作。NameNode是所有HDFS元数据的管理者,用户数据永远不会经过NameNode。

如图:HDFS体系结构图 图中涉及三个角色:NameNode、DataNode、Client。NameNode是管理者,DataNode是文件存储者、Client是需要获取分布式文件系统的应用程序。 文件写入: 1)Client向NameNode发起文件写入的请求。 2)NameNode根据文件大小和文件块配置情况,返回给Client它管理的DataNode的信息。 3)Client将文件划分为多个block,根据DataNode的地址,按顺序将block 写入DataNode块中。 文件读取: 1)Client向NameNode发起读取文件的请求。 2)NameNode返回文件存储的DataNode信息。 3)Client读取文件信息。 HDFS作为分布式文件系统在数据管理方面可借鉴点:

hadoop源码分析-mapreduce

2009-02-21 Hadoop源代码分析(MapReduce概论) 大家都熟悉文件系统,在对HDFS进行分析前,我们并没有花很多的时间去介绍HDFS的背景,毕竟大家对文件系统的还是有一定的理解的,而且也有很好的文档。在分析Hadoop的MapReduce部分前,我们还是先了解系统是如何工作的,然后再进入我们的分析部分。下面的图来自https://www.doczj.com/doc/e916148559.html,/2008/11/hadoop-mapreduce-implementation.html,是我看到的讲MapReduce最好的图。 以Hadoop带的wordcount为例子(下面是启动行): hadoop jar hadoop-0.19.0-examples.jar wordcount /usr/input /usr/output 用户提交一个任务以后,该任务由JobTracker协调,先执行Map阶段(图中M1,M2和M3),然后执行Reduce阶段(图中R1和R2)。Map阶段和Reduce阶段动作都受TaskTracker监控,并运行在独立于TaskTracker的Java虚拟机中。 我们的输入和输出都是HDFS上的目录(如上图所示)。输入由InputFormat接口描述,它的实现如ASCII文件,JDBC数据库等,分别处理对于的数据源,并提供了数据的一些特征。通过InputFormat实现,可以获取InputSplit接口的实现,这个实现用于对数据进行划分(图中的splite1到splite5,就是划分以后的结果),同时从InputFormat也可以获取RecordReader接口的实现,并从输入中生成对。有了,就可以开始做map操作了。 map操作通过context.collect(最终通过OutputCollector. collect)将结果写到context中。当Mapper的输出被收集后,它们会被Partitioner类以指定的方式区分地写出到输出文件里。我们可以为Mapper提供Combiner,在Mapper输出它的时,键值对不会被马上写到输出里,他们会被收集在list里(一个key值一个list),当写入一定数量的键值对时,这部分缓冲会被Combiner中进行合并,然后再输出到Partitioner中(图中M1的黄颜色部分对应着Combiner和Partitioner)。 Map的动作做完以后,进入Reduce阶段。这个阶段分3个步骤:混洗(Shuffle),排序(sort)和reduce。 混洗阶段,Hadoop的MapReduce框架会根据Map结果中的key,将相关的结果传输到某一个Reducer上(多个Mapper产生的同一个key的中间结果分布在不同的机器上,这一步结束后,他们传输都到了处理这个key的Reducer的机器上)。这个步骤中的文件传输使用了HTTP协议。 排序和混洗是一块进行的,这个阶段将来自不同Mapper具有相同key值的对合并到一起。 Reduce阶段,上面通过Shuffle和sort后得到的会送到Reducer. reduce方法中处理,输出的结果通过OutputFormat,输出到DFS中。 2009-02-25

Hadoop期末整理

(一) 1、凡是数据量超过一定大小,导致常规软件无法在一个可接受的时间范围内完成对其进行抓取、管理和处理工作的数据即可称为大数据。 2、四个特征:体量、多样性、价值密度、速度 3、3个维度对大数据进行分析:数据量大小、数据类型、数据时效性 4、数据处理平台的基础架构6个主要的基本组件:数据集成、文件存储、数据存储、数据计算、数据分析、平台管理。 5、可以归纳为三类问题:大数据存储、高性能计算和系统容错性 1、Hadoop的核心由3个子项目组成:Hadoop Common、HDFS、MapReduce (二) 2、HDFS组件: https://www.doczj.com/doc/e916148559.html,Node:是HDFS系统中的管理者,它负责管理文件系统的命名空间,维护文件系统的文件树及所有的文件和目录的元数据。 2.Secondary NameNode:在一个Hadoop集群环境中,只有一个NameNode节点,它是整个系统的关键故障点。为了避免NameNode节点发生故障影响整个系统的运行,因此设计了Secondary NameNode节点,它一般在一台单独的物理计算机上运行,与NameNode保持通信,按照一点时间间隔保持文件系统元数据的快照。 3.DateNode:是HDFS文件系统中保存数据的节点。 3、MapReduce组件:JobClient:是基于MapReduce借口库编写的客户端程序,负责提交MapReduce作业。JobTracker:是应用于MapReduce模块之间的控制协调者,负责协调MapReduce作业的执行。TaskTracker:负责执行由JobTracker分配的任务,每个TaskTracker 可以启动一个或多个Map或Reduce任务。MapTask、ReduceTask:是由TaskTracker启动的负责具体执行Map或Reduce任务的程序。 4、Hadoop相关技术及简介(主要)1.Hadoop Common:为Hadoop整体架构提供基础支撑性功能。2.Hadoop Distributed File System(HDFS):是一个适合构建于廉价计算机集群之上的分布式文件系统,具有低成本、高可靠性、高吞吐量的特点。3.Hadoop MapReduce:是一个编程模型和软件框架,用于在大规模计算机集群上编写对大数据进行快速处理的并行化程序。4.Hadoop Database(HBase):是一个分布式的、面向列的开源数据库,不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化大数据存储的数据库。5.Hive:是一个基于Hadoop的数据仓库工具,它可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供强大的类SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。6.Sqoop:是一款用于在Hadoop 系统与传统数据库间进行数据交换的工具,可以用于将传统数据库中的数据导入HDFS或MapReduce,并将处理后的结果导出到传统数据库中。7.ZooKeeper:是一个分布式应用程序协调服务器,用于维护Hadoop集群的配置信息、命名信息等,并提供分布式锁同步功能和群组管理功能。 (三)1、MapReduce原理MapReduce计算模式将数据的计算过程分为两个阶段:Map和Reduce。这两个阶段对应了定义的两个处理函数,分别是mapper和reducer。在Map阶段,原始数据被输入mapper进行过滤和转换,获得的中间数据在Reduce阶段作为reducer的输入,经过reducer的聚合处理,获得最终处理结果。2、MapReduce运行框架的组件Client:在此节点上运行了MapReduce程序和JobClient,负责提交MapReduce作业和为用户显示处理结果。JobTracker:负责协调MapReduce作业的执行,是MapReduce运行框架中的主控节点。只有一个。Map TaskTracker:负责执行由JobTracker分配的Map任务。可以有多个。Reduce TaskTracker:负责执行由JobTracker分配的Reduce任务。可以有多个。分布式文件存储系统:存储了应用运行所需要的数据文件及其他相关配置文件。作业:是指MapReduce 程序指定的一个完整计算过程。任务:是MapReduce框架中进行并行计算的基本事务单元,一个作业包含多个任务。3、MapReduce作业的运行流程:作业提交、作业初始化、任务分

MapReduce源码分析完整版

一MapReduce概述 Map/Reduce是一个用于大规模数据处理的分布式计算模型,它最初是由Google工程师设计并实现的,Google已经将它完整的MapReduce论文公开发布了。其中对它的定义是,Map/Reduce是一个编程模型(programming model),是一个用于处理和生成大规模数据集(processing and generating large data sets)的相关的实现。用户定义一个map函数来处理一个key/value对以生成一批中间的key/value对,再定义一个reduce函数将所有这些中间的有着相同key的values合并起来。很多现实世界中的任务都可用这个模型来表达。 二MapReduce工作原理 1 Map-Reduce Map-Reduce框架的运作完全基于对,即数据的输入是一批对,生成的结果也是一批对,只是有时候它们的类型不一样而已。Key和value的类由于需要支持被序列化(serialize)操作,所以它们必须要实现Writable接口,而且key的类还必须实现WritableComparable接口,使得可以让框架对数据集的执行排序操作。 一个Map-Reduce任务的执行过程以及数据输入输出的类型如下所示: Map: ——> list Reduce:> ——> 2例子 下面通过一个的例子来详细说明这个过程。WordCount是Hadoop自带的一个例子,目标是统计文本文件中单词的个数。假设有如下的两个文本文件来运行WorkCount程序:Hello World Bye World Hello Hadoop GoodBye Hadoop 2.1 map数据输入 Hadoop针对文本文件缺省使用LineRecordReader类来实现读取,一行一个key/value对,key取偏移量,value为行内容。 如下是map1的输入数据: Key1 Value1 0 Hello World Bye World 如下是map2的输入数据: Key1Value1 0 Hello Hadoop GoodBye Hadoop 2.2 map输出/combine输入 如下是map1的输出结果

Hadoop源代码分析之HDFS篇

Hadoop源代码分析之HDFS篇 前言: 网上已经有了一些技术博客来分析Hadoop,这里的分析基于以下的技术博客,并感谢,本文的源代码分析结合了技术博客和hadoop0.19.0版本的源代码,并融入了自己的理解。汇总如下, https://www.doczj.com/doc/e916148559.html,/侧重HDFS的分析,是我学习的重要参考资料和起点。https://www.doczj.com/doc/e916148559.html,/侧重MapReduce的分析,暂时还没有深入学习。 https://www.doczj.com/doc/e916148559.html,/javenstudio/有部分Hadoop,也有Lucene的分析。暂时还没有深入学习。 https://www.doczj.com/doc/e916148559.html,/core/docs/current/api/hadoop的官方API说明 本文的分析以https://www.doczj.com/doc/e916148559.html,/为基础,但侧重点不同。本文分析的目标如下: 1,删繁就简,考虑一个最简单、能跑起来的HDFS是如何实现的,对于一些系统升级等细节不涉及。2,理清系统的主要模块之间的交互关系,便于从整体上把握系统。对模块采用内外两种方式分析。先搞明白模块的外部接口,干什么用,怎么用。再考虑模块的内部是如何怎么实现的。技术博客中对模块内部是如何实现的解释比较多,本文更多的从如何使用模块的角度讲 3,从改进和研究的角度去看系统,重点关注有研究价值部分的代码(例如,块的放置策略,MapReduce 的调度策略)实现,找到相关的代码,搞清楚修改代码需要使用哪些API,目前的实现策略是什么。 目前状况:分析了部分代码,NameNode的分析只完成了部分,很多细节还没有看明白。 整体概览

hadoop基本概念

hadoop基本概念 一、hadoop基本概念 hadoop包括两个核心组成: HDFS:分布式文件系统,存储海量的数据 MapReduce:并行处理框架,实现任务分解和调度。 整个HDFS三个重要角色:NameNode、DataNode和Client。NameNode可以看作是分布式文件系统中的管理者,主要负责管理文件系统的命名空间、集群配置信息和存储块的复制等。NameNode会将文件系统的Meta-data存储在内存中,这些信息主要包括了文件信息、每一个文件对应的文件块的信息和每一个文件块在DataNode的信息等。DataNode是文件存储的基本单元,它将Block存储在本地文件系统中,保存了Block的Meta-data,同时周期性地将所有存在的Block信息发送给NameNode。Client就是需要获取分布式文件系统文件的应用程序。 MapReduce 是现今一个非常流行的分布式计算框架,它被设计用于并行计算海量数据。第一个提出该技术框架的是Google 公司,而Google 的灵感则来自于函数式编程语言,如LISP,Scheme,ML 等。MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分:Map 和Reduce。当你向MapReduce 框架提交一个计算作业时,它会首先把计算作业拆分成若干个Map 任务,然后分配到不同的节点上去执行,每一个Map 任务处理输入数据中的一部分,当Map 任务完成后,它会生成一些中间文件,这些中间文件将会作为Reduce 任务的输入数据。Reduce 任务的主要目标就是把前面若干个Map 的输出汇总到一起并输出。 二、hadoop运行机制 关于hadoop的运行机制,这里由于笔者还没真正弄透彻,只是知道一个大致的处理思想。下面就贴几张比较形象的图片:HDFS: 文件写入: Client向NameNode发起文件写入的请求。

hadoop提交作业分析

Hadoop提交作业流程分析 bin/hadoop jar mainclass args …… 这样的命令,各位玩Hadoop的估计已经调用过NN次了,每次写好一个Project或对Project做修改后,都必须打个Jar包,然后再用上面的命令提交到Hadoop Cluster上去运行,在开发阶段那是极其繁琐的。程序员是“最懒”的,既然麻烦肯定是要想些法子减少无谓的键盘敲击,顺带延长键盘寿命。比如有的人就写了些Shell脚本来自动编译、打包,然后提交到Hadoop。但还是稍显麻烦,目前比较方便的方法就是用Hadoop eclipse plugin,可以浏览管理HDFS,自动创建MR程序的模板文件,最爽的就是直接Run on hadoop了,但版本有点跟不上Hadoop的主版本了,目前的MR模板还是的。还有一款叫Hadoop Studio的软件,看上去貌似是蛮强大,但是没试过,这里不做评论。那么它们是怎么做到不用上面那个命令来提交作业的呢不知道没关系,开源的嘛,不懂得就直接看源码分析,这就是开源软件的最大利处。 我们首先从bin/hadoop这个Shell脚本开始分析,看这个脚本内部到底做了什么,如何来提交Hadoop作业的。 因为是Java程序,这个脚本最终都是要调用Java来运行的,所以这个脚本最重要的就是添加一些前置参数,如CLASSPATH等。所以,我们直接跳到这个脚本的最后一行,看它到底添加了那些参数,然后再逐个分析(本文忽略了脚本中配置环境参数载入、Java查找、cygwin处理等的分析)。 #run it exec "$JAVA"$JAVA_HEAP_MAX $HADOOP_OPTS -classpath "$CLASSPATH"$CLASS "$@"

Hadoop论文

Hadoop论文 内容摘要:Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算。 正文:在课堂上,老师通过教我们使用虚拟机安装Linux系统ubuntu桌面系统,来使用这款软件,由于在非Windows下使用,对于操作命令不是很熟悉,以及Linux的使用不熟练,遇到了很多问题。例如网络问题,在VM下,网络可以自行连接也可以和本机共享,在windows自带的Hyper-v上使用时,就需要注意到网络的配置问题,这款虚拟机不会共享网络,而VirualBox却可以直接共享。安装好虚拟机和ubuntu系统后,接下来就是通过终端使用命令进行安装,这个终端和windows下的cmd类似,但是由于很少使用命令行,所以不熟悉。然后完成Hadoop的安装。为hadoop应用添加一个单独的用户,这样可以把安装过程和同一台机器上的其他软件分离开来,使得逻辑更加清晰。无论是在单机环境还是多机环境中,Hadoop均采用SSH来访问各个节点的信息。在单机环境中,需要配置SSH来使用户能访问localhost的信息。首先需要安装openssh-server。其次是配置SSH使得Hadoop应用能够实现无密码登录,输入命令切换用户,通过SSH访问localhost来验证安装是否成功。老师还介绍了,每台机器情况都不一样,出现的问题不同,那么解决问题的方法就不一样了,例如老师在安装失败时输出了log信息,找到了问题所在就解决了问题。这让我意识到,Linux系统由于开源所导致的不确定性很高,出现的问题也十分复杂,对于程序员来说可能

Hadoop源码剖析

Hadoop源码剖析 1 Hadoop是什么 Hadoop原来是Apache Lucene下的一个子项目,它最初是从Nutch项目中分离出来的专门负责分布式存储以及分布式运算的项目。简单地说来,Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。下面列举hadoop 主要的一些特点: 1 扩容能力(Scalable):能可靠地(reliably)存储和处理千兆字节(PB)数据。 2 成本低(Economical):可以通过普通机器组成的服务器群来分发以及处理数据。这些服务器群总计可达数千个节点。 3 高效率(Efficient):通过分发数据,hadoop可以在数据所在的节点上并行地(parallel)处理它们,这使得处理非常的快速。 4 可靠性(Reliable):hadoop能自动地维护数据的多份复制,并且在任务失败后能自动地重新部署(redeploy)计算任务。 Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有着高容错性(fault-tolerent)的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上。而且它提供高传输率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集(large data set)的应用程序。HDFS放宽了(relax)POSIX的要求(requirements)这样可以流的形式访问(streaming access)文件系统中的数据。 Hadoop还实现了MapReduce分布式计算模型。MapReduce将应用程序的工作分解成很多小的工作小块(small blocks of work)。HDFS为了做到可靠性(reliability)创建了多份数据块(data blocks)的复制(replicas),并将它们放置在服务器群的计算节点中(compute nodes),MapReduce就可以在它们所在的节点上处理这些数据了。 如下图所示:

零基础学习hadoop(编程篇)

1.hadoop编程需要哪些基础? 2.hadoop编程需要注意哪些问题? 3.如何创建mapreduce程序及其包含几部分? 4.如何远程连接eclipse,可能会遇到什么问题? 5.如何编译hadoop源码? 阅读此篇文章,需要些基础下面两篇文章 零基础学习hadoop到上手工作线路指导(初级篇) 零基础学习hadoop到上手工作线路指导(中级篇) 如果看过的话,看这篇不成问题,此篇讲hadoop编程篇。 hadoop编程,hadoop是一个Java框架,同时也是编程的一次革命,使得传统开发运行程序由单台客户端(单台电脑)转换为可以由多个客户端运行(多台机器)运行,使得任务得以分解,这大大提高了效率。

hadoop既然是一个Java框架,因为我们必须要懂Java,网上有大量的资料,所以学习Java 不是件难事。但是学到什么程度,可能是我们零基础同学所关心的。 语言很多情况下都是相通的,如果你是学生,还处于打基础的阶段,那么难度对于你来说还是不小的。 1.初学者要求必须有理论基础,并且能够完成一个小项目,最起码能够完成几个小例子,例如图书馆里等。 初学者基本的要求: (1)懂什么是对象、接口、继续、多态 (2)必须熟悉Java语法 (3)掌握一定的常用包 (4)会使用maven下载代码 (5)会使用eclipse,包括里面的快捷键,如何打开项目 传统程序员,因为具有丰富的编程经验,因此只要能够掌握开发工具: (1)会使用maven下载代码 (2)会使用eclipse,包括里面的快捷键,如何打开项目 (3)简单熟悉Java语法 上面的只是基础,如果想开发hadoop,还需要懂得下面内容 (1)会编译hadoop (2)会使用hadoop-eclipse-plugin插件,远程连接集群 (3)会运行hadoop程序。 上面列出大概的内容,下面我们具体说一些需要学习的内容。 无论是传统开发人员还是学生,零基础下面都是需要掌握的: 我们就需要进入开发了。开发零基础,该如何,咱们提供了相关的内容分别介绍下面文章 学习hadoop----java零基础学习线路指导视频(1) 这一篇我们使用什么开发工具,甚至考虑使用什么操作系统。然后就是Java基础知识篇,包括变量、函数等。 学习hadoop---Java初级快读入门指导(2) 第一篇是属于思想篇,那么这一篇属于实战篇,通过不同的方式,交给你怎么编写第一个小

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