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hadoop的api文档

Hadoop API文档提供HDFS、MapReduce、YARN等核心模块的接口与类方法说明，支持Java等语言，是开发分布式存储与计算

Hadoop API文档详解

Hadoop作为分布式计算领域的开源框架，其API文档是开发者进行二次开发、调试和优化的核心参考资源，本文将从文档结构、核心模块、常用类与方法、示例代码及常见问题等方面，全面解析Hadoop API文档的使用与价值。

Hadoop API文档结构

Hadoop API文档以JavaDoc格式生成,主要分为以下模块：

模块分类
org.apache.hadoop.conf 配置管理类（如Configuration），用于读取和设置Hadoop参数。
org.apache.hadoop.fs 文件系统抽象层（如FileSystem、Path），支持HDFS、本地文件系统等。
org.apache.hadoop.mapreduce MapReduce核心接口（如Job、Mapper、Reducer）及任务提交流程。
org.apache.hadoop.yarn YARN资源调度相关类（如ApplicationMaster、ResourceManager）。
org.apache.hadoop.util 工具类（如StringUtils、ReflectionUtils），提供通用功能支持。

文档访问方式：

  • 官网入口：Apache Hadoop官方API文档
  • 源码关联：通过GitHub仓库（https://github.com/apache/hadoop）可查看代码与文档的对应关系。

核心模块与常用类

以下是Hadoop API中高频使用的核心类与方法：

HDFS文件系统操作

类名 功能描述 关键方法
FileSystem 文件系统抽象基类，支持HDFS、S3等存储系统。 create(Path, FsPermission, boolean)、delete(Path, boolean)
DistributedFileSystem HDFS客户端，提供分布式文件操作。 getBlockLocations(Path)、setReplication(Path, short)
Path 表示文件路径，兼容URI格式。 getName()、getParent()

MapReduce任务提交

类名 功能描述 关键方法
Job 封装MapReduce作业配置与执行逻辑。 setJarByClass(Class)、waitForCompletion()
JobConf 作业配置类（已过时，建议使用Configuration）。 setMapperClass(Class)、setReducerClass(Class)
Tool 工具类基类，支持自定义MapReduce工具。 run(String[])、setConf(Configuration)

YARN资源管理

类名 功能描述 关键方法
YarnClient YARN客户端，用于提交和管理应用程序。 createApplication()、killApplication(ApplicationId)
ApplicationMaster 应用主控程序，负责申请资源并调度任务。 registerWithNM()、unregisterWithNM()

API使用示例

以下是两个典型场景的代码示例：

通过API创建HDFS目录

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
public class HDFSExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 初始化配置
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://localhost:9000");
        // 获取文件系统实例
        FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
        // 创建目录
        Path dir = new Path("/user/test/data");
        if (fs.exists(dir)) {
            fs.delete(dir, true); // 递归删除已存在目录
        }
        fs.mkdirs(dir); // 创建目录
        // 关闭资源
        fs.close();
    }
}

提交MapReduce作业

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
public class WordCountDriver {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 配置参数校验
        if (args.length != 2) {
            System.err.println("Usage: <input path> <output path>");
            System.exit(-1);
        }
        // 创建作业实例
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "Word Count");
        // 设置作业参数
        job.setJarByClass(WordCountDriver.class);
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        // 输入输出路径
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        // 提交作业
        System.exit(ToolRunner.run(conf, job, args));
    }
}

API文档高级特性

  1. 版本兼容性：

    • Hadoop API遵循向后兼容原则，但部分类（如JobConf）已被弃用，推荐使用Configuration替代。
    • 查看类注释中的@deprecated标签可识别过时方法。

  2. 扩展性设计：

    • 通过实现FileSystem接口可支持自定义存储系统（如S3、Azure Blob）。
    • Writable接口允许用户定义序列化数据类型。

  3. 调试与日志：

    • 使用Log4j配置日志级别（如hadoop.root.logger=INFO, console）。
    • 通过Configuration的setBoolean("topology.script.number.nodes", true)启用拓扑排序。

常见问题（FAQs）

Q1：如何查看Hadoop某个类的完整继承关系？
A1：在API文档中，点击类名进入详情页，查看“Hierarchy”部分。FileSystem的继承链为：
Object → FileSystem → DelegateToFileSystem。
若需代码内查看，可调用Class.getDeclaredMethods()或使用IDE的“Type Hierarchy”功能。

Q2：如何通过API动态获取集群的可用存储容量？
A2：使用FileSystem.getStatus()方法获取文件系统状态，其中getCapacity()返回总容量（以字节为单位），getUsableSpace()返回剩余可用空间,示例如下：

long capacity = fs.getStatus().getCapacity();
long usable = fs.getStatus().getUsableSpace();
System.out.println("Total Capacity: " + capacity + ", Usable Space: " + usable);

通过深入理解Hadoop API文档的结构和核心类，开发者可高效实现分布式存储、计算任务的定制化需求，同时利用其扩展性设计适配不同业务场景

api
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