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hadoop的源代码写的怎么样?

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作为认真阅读过hadoop源代码的人，我个人觉得有必要跟大家分享一下这方面的体会。

首先，必须要说，对于互联网工程师而言，不管hadoop源代码质量怎么样，是好还是差，我们都不得不看，别无选择，因为hadoop已逐渐成为大数据代名词，成为互联网公司的基础设施和软件，和传统的操作系统一样基础而又重要。另外，有人会问，对于只是使用hadoop的人，有没有必要学习hadoop源代码？这个取决于你个人的兴趣，追求和工作内容。一般而言，hadoop职位分别内核开发工程师（修改hadoop源代码，打patch，加feature等），hadoop运维工程师（遇到hadoop服务问题，比如namenode挂了，主备切换失败，可以采取相应的措施快速解决），hadoop应用开发工程师（在hadoop基础上写一些app，比如写HQL生成报表，写一些数据挖掘算法等），对于前两个岗位，如果你是一个有追求的工程师的话，需要好好看源代码，尤其是运维工程师，不能仅仅依赖于搜索引擎和各种杂七杂八的文档，因为hadoop的很多东西，比如参数配置（hadoop中有几百个配置参数），跟hadoop版本相关，而hadoop版本迭代和发布频繁，很多文档和论坛里的帖子已经失效而无法及时更新，因此，一味的依赖这种二手资料，只会让你浪费更多时间。这时候，最好的方式是查看源代码，找到相关的类，看一下怎么实现的，问题可以马上解决。你可以把hadoop源代码看成一本巨大的参考手册，遇到问题，就翻到能够给你带来答案的“页”中。

====================== hadoop源代码 ======================

理解了相关背景后，接下来聊聊hadoop源代码质量。

Hadoop源代码质量绝对是开源软件中的佼佼者，从代码规范，到代码组织，再到代码实现技巧。这一点，可以与各种杂七杂八的公司自己开发的软件作对比（提一点，即使是非常有名的公司，挂在自己名下的开源软件代码质量也不高，比如facebook的presto，比如linkedin的azkaban等，提高代码质量和发动更多人关注这些软件，最好的方式是加入apache基金会，成为它的顶级项目），很容易得知。hadoop专门的基金会组织管理和运营，有一整套完善的项目管理流程。可以这么说，如果你把hadoop源代码学到精通，那么学习其他开源软件，尤其是分布式系统，绝对是小case，另外，对你自己从头写一个分布式系统也有巨大帮助。

hadoop源代码中包含着很多有价值的，可以借鉴和学习的宝贵经验，比如：

（1）如果自己实现一个高效的RPC框架（hadoop自己实现了一个RPC框架，这个框架由HDFS,MAPREDUCE,YARN和HBASE公用）

（2）如何对单点的服务实现leader election（包括HDFS，YARN，HBase等都存在单点故障问题，均采用zookeeper实现了准备切换）

（3）如何实现一个分布式存储系统和分布式计算引擎

（4）如何设计一个极简且抽象度高的编程API（记得MapReduce刚刚发布时，很多公司对外公布说，自己公司内部早就有了类似于mapreduce的框架，一直在用。但mapreduce成熟之后，所有公司都弃掉了自己的框架，转而采用hadoop mapreduce，主要原因是他们的框架抽象度不高，使用起来比较麻烦。虽然现在大家使用mapreduce觉得这玩意非常简单，但是这是高度抽象后去繁留简的结果，如果你自己做一个分布式计算框架，能设计出这么精简的编程模型和编程API吗）

====================== hadoop现状 ======================

需要注意的是，hadoop从第一个原型开始，到现在已经有10年左右的时间。目前hadoop代码庞大，学习起来越来越困难，这个跟linux内核发展史差不多。由于hadoop源代码是很多人贡献的，里面多多少少存在代码冗余，且个别功能点的实现比较令人费解。此外，一些hadoop公司的的出现，比如cloudera，hortonworks（已经上市），使得hadoop更新频率越来越快，这些公司的绝大部分工程师每天的任务就是为hadoop贡献代码，全部贡献给社区，这推进了hadoop快速发展，但同时使得hadoop学习成本越来越大，很多中小型公司无法找到合适的技术人员，不得不反过来向这些hadoop公司求助，给他们交比较昂贵的咨询费用。

现在每一行hadoop源代码的提交均要经过很多人的review，从代码规范到实现方式上，都会有很多人在jira（ Hadoop YARN – ASF JIRA ）上提出各种意见，估计要改上好几遍才可能被merge到主干上，整个流程很低效，但是这样可使hadoop源代码保持很高的水准。

尽管hadoop源代码非常庞大，但仍存在一些非常高效的阅读方式和技巧，但这个话题不是关于如何高效阅读hadoop源代码的，所有就不在这里回答了。

正文到此结束