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Hadoop – IO

輸入文件從HDFS進(jìn)行讀取.
輸出文件會(huì)存入本地磁盤(pán).
Reducer和Mapper間的網(wǎng)絡(luò)I/O,從Mapper節(jié)點(diǎn)得到Reducer的檢索文件.
使用Reducer實(shí)例從本地磁盤(pán)回讀數(shù)據(jù).
Reducer輸出- 回傳到HDFS.

序列化

序列化是指將結(jié)構(gòu)化對(duì)象轉(zhuǎn)化為字節(jié)流以便在網(wǎng)絡(luò)上傳輸或?qū)懙酱疟P(pán)進(jìn)行永久存儲(chǔ)的過(guò)程。反序列化是指將字節(jié)流轉(zhuǎn)回結(jié)構(gòu)化對(duì)象的逆過(guò)程。

序列化用于分布式數(shù)據(jù)處理的兩大領(lǐng)域：進(jìn)程間通信和永久存儲(chǔ)

在Hadoop中，系統(tǒng)中多個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)程間的通信是通過(guò)“遠(yuǎn)程過(guò)程調(diào)用”（RPC）實(shí)現(xiàn)的。RPC協(xié)議將消息序列化成二進(jìn)制流后發(fā)送到遠(yuǎn)程節(jié)點(diǎn)，遠(yuǎn)程節(jié)點(diǎn)接著將二進(jìn)制流反序列化為原始消息。通常情況下，RPC序列化格式如下：

1.緊湊

緊湊格式能充分利用網(wǎng)絡(luò)帶寬（數(shù)據(jù)中心最稀缺的資源）

2.快速

進(jìn)程間通信形成了分布式系統(tǒng)的骨架，所以需要盡量減少序列化和反序列化的性能開(kāi)銷，這是基本的。

3.可擴(kuò)展

為了滿足新的需求，協(xié)議不斷變化。所以在控制客戶端和服務(wù)期的過(guò)程中，需要直接引進(jìn)相應(yīng)的協(xié)議。例如，需要能夠在方法調(diào)用的過(guò)程中增加新的參數(shù)，并且新的服務(wù)器需要能夠接受來(lái)自老客戶端的老格式的消息（無(wú)新增的參數(shù)）。

4.支持互操作

對(duì)于系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，希望能夠支持以不同語(yǔ)言寫(xiě)的客戶端與服務(wù)器交互，所以需要設(shè)計(jì)一種特定的格式來(lái)滿足這一需求。

Writable 接口

Writable 接口定義了兩個(gè)方法：一個(gè)將其狀態(tài)寫(xiě)入 DataOutput 二進(jìn)制流，另一個(gè)從 DataInput二進(jìn)制流讀取狀態(tài)。

BytesWritable

BytesWritable 是對(duì)二進(jìn)制數(shù)據(jù)數(shù)組的封裝。它的序列化格式為一個(gè)指定所含數(shù)據(jù)字節(jié)數(shù)的整數(shù)域（4字節(jié)），后跟數(shù)據(jù)內(nèi)容的本身。例如，長(zhǎng)度為2的字節(jié)數(shù)組包含數(shù)值3和5，序列化形式為一個(gè)4字節(jié)的整數(shù)（00000002）和該數(shù)組中的兩個(gè)字節(jié)（03和05）

NullWritable

NullWritable 是 writable 的特殊類型，它的序列化長(zhǎng)度為0。它并不從數(shù)據(jù)流中讀取數(shù)據(jù)，也不寫(xiě)入數(shù)據(jù)。它充當(dāng)占位符。

ObjectWritable和GenericWritable

ObjectWritable 是對(duì) java 基本類型（String，enum,Writable,null或這些類型組成的數(shù)組）的一個(gè)通用封裝。它在 Hadoop RPC 中用于對(duì)方法的參數(shù)和返回類型進(jìn)行封裝和解封裝。

Wriable集合類

io 軟件包共有6個(gè) Writable 集合類，分別是

ArrayWritable
ArrayPrimitiveWritable
TwoDArrayWritable
MapWritable
SortedMapWritable
EnumMapWritable

ArrayWritable 和 TwoDArrayWritable 是對(duì) Writeble 的數(shù)組和兩維數(shù)組（數(shù)組的數(shù)組）的實(shí)現(xiàn)。ArrayWritable 或 TwoDArrayWritable 中所有元素必須是同一類的實(shí)例。ArrayWritable 和 TwoDArrayWritable 都有g(shù)et() ,set() 和 toArray(）方法，toArray() 方法用于新建該數(shù)組的一個(gè)淺拷貝。

ArrayPrimitiveWritable 是對(duì) Java 基本數(shù)組類型的一個(gè)封裝。調(diào)用 set() 方法時(shí)，可以識(shí)別相應(yīng)組件類型，因而無(wú)需通過(guò)繼承該類來(lái)設(shè)置類型。

序列化框架

盡管大多數(shù) Mapreduce 程序使用的都是 Writable 類型的鍵和值，但這并不是 MapReduce API 強(qiáng)制要求使用的。事實(shí)上，可以使用任何類型，只要能有一個(gè)機(jī)制對(duì)每個(gè)類型進(jìn)行類型與二進(jìn)制表示的來(lái)回轉(zhuǎn)換就可以。

為了支持這個(gè)機(jī)制，Hadoop 有一個(gè)針對(duì)可替換序列化框架的 API 。序列化框架用一個(gè) Serialization 實(shí)現(xiàn)來(lái)表示。Serialization 對(duì)象定義了從類型到 Serializer 實(shí)例（將對(duì)象轉(zhuǎn)換為字節(jié)流）和 Deserializer 實(shí)例（將字節(jié)流轉(zhuǎn)換為對(duì)象）的映射方式。

序列化IDL

還有許多其他序列化框架從不同的角度來(lái)解決問(wèn)題：不通過(guò)代碼來(lái)定義類型，而是使用接口定義語(yǔ)言以不依賴與具體語(yǔ)言的方式進(jìn)行聲明。由此，系統(tǒng)能夠?yàn)槠渌Z(yǔ)言生成模型，這種形式能有效提高互操作能力。它們一般還會(huì)定義版本控制方案。

兩個(gè)比較流行的序列化框架 Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers，常常用作二進(jìn)制數(shù)據(jù)的永久存儲(chǔ)格式。Mapreduce 格式對(duì)該類的支持有限，但在 Hadoop 內(nèi)部，部分組件仍使用上述兩個(gè)序列化框架來(lái)實(shí)現(xiàn) RPC 和數(shù)據(jù)交換。

基于文件的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

對(duì)于某些應(yīng)用，我們需要一種特殊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)存儲(chǔ)自己的數(shù)據(jù)。對(duì)于基于 Mapreduce 的數(shù)據(jù)處理，將每個(gè)二進(jìn)制數(shù)據(jù)大對(duì)象單獨(dú)放在各自的文件中不能實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展性，所以 Hadoop 為此開(kāi)發(fā)了很多更高層次的容器。

關(guān)于 SequenceFile 。

考慮日志文件，其中每一行文本代表一條日志記錄。純文本不適合記錄二進(jìn)制類型的數(shù)據(jù)。在這種情況下，Hadoop 的 SequenceFile 類非常合適，為二進(jìn)制鍵值對(duì)提供了一個(gè)持久數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。將它作為日志文件的存儲(chǔ)格式時(shí)，你可以自己選擇鍵，以及值可以是 Writable 類型。

SequenceFile 也可以作為小文件的容器。HDFS和Mapreduce 是針對(duì)大文件優(yōu)化的，所以通過(guò) SequenceFile 類型將小文件包裝起來(lái)，可以獲得更高效率的存儲(chǔ)和處理。

SequnceFile的寫(xiě)操作

通過(guò) createWriter（）靜態(tài)方法可以創(chuàng)建 SequenceFile 對(duì)象，并返回 SequnceFile.Writer 實(shí)例。該靜態(tài)方法有多個(gè)重載版本，但都需要制定待寫(xiě)入的數(shù)據(jù)流，Configuration 對(duì)象，以及鍵和值的類型。存儲(chǔ)在 SequenceFIle 中的鍵和值并不一定是 Writable 類型。只要能夠被 Sertialization 序列化和反序列化，任何類型都可以。

SequenceFile的讀操作

從頭到尾讀取順序文件不外乎創(chuàng)建 SequenceFile.reader 實(shí)例后反復(fù)調(diào)用 next() 方法迭代讀取記錄。讀取的是哪條記錄與使用的序列化框架有關(guān)。如果使用的是 Writable 類型，那么通過(guò)鍵和值作為參數(shù)的 next() 方法可以將數(shù)據(jù)流的下一條鍵值對(duì)讀入變量中。

通過(guò)命令行接口顯示 SequenceFile。

hadoop fs 命令有一個(gè) -text 選項(xiàng)可以以文本形式顯示順序文件。該選項(xiàng)可以查看文件的代碼，由此檢測(cè)出文件的類型并將其轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的文本。該選項(xiàng)可以識(shí)別 gzip 壓縮文件，順序文件和 Avro 數(shù)據(jù)文件；否則，假設(shè)輸入為純文本文件。

SequenceFile 的排序和合并。

Mapreduce 是對(duì)多個(gè)順序文件進(jìn)行排序（或合并）最有效的方法。Mapreduce 本身是并行的，并且可由你制定使用多少個(gè) reducer 。例如，通過(guò)制定一個(gè) reducer ，可以得到一個(gè)輸出文件。

3.SequenceFile 的格式。

順序文件由文件頭和隨后的一條或多條記錄組成。順序文件的前三個(gè)字節(jié)為 SEQ，緊隨其后的一個(gè)字節(jié)表示順序文件的版本號(hào)。文件頭還包括其他字段，例如鍵和值的名稱，數(shù)據(jù)壓縮細(xì)節(jié)，用戶定義的元數(shù)據(jù)以及同步標(biāo)識(shí)。同步標(biāo)識(shí)用于在讀取文件時(shí)能夠從任意位置開(kāi)始識(shí)別記錄邊界。每個(gè)文件都有一個(gè)隨機(jī)生成的同步標(biāo)識(shí)，其值存儲(chǔ)在文件頭中，位于順序文件中的記錄與記錄之間。同步標(biāo)識(shí)的額外存儲(chǔ)開(kāi)銷要求小于1%，所以沒(méi)有必要在每條記錄末尾添加該標(biāo)識(shí)。

關(guān)于MapFile

MapFile 是已經(jīng)排過(guò)序的 SequenceFile ，它有索引，所以可以按鍵查找。索引本身就是一個(gè) SequenceFile ，包含 map 中的一小部分鍵。由于索引能夠加載進(jìn)內(nèi)存，因此可以提供對(duì)主數(shù)據(jù)文件的快速查找。主數(shù)據(jù)文件則是另一個(gè) SequenceFIle ,包含了所有的 map 條目，這些條目都按照鍵順序進(jìn)行了排序。

其他文件格式和面向列的格式

順序文件和 map 文件是 Hadoop 中最早的，但并不是僅有的二進(jìn)制文件格式，事實(shí)上，對(duì)于新項(xiàng)目而言，有更好的二進(jìn)制格式可供選擇。

Avro 數(shù)據(jù)文件在某些方面類似順序文件，是面向大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)的。但是 Avro 數(shù)據(jù)文件又是可移植的，它們可以跨越不同的編程語(yǔ)言使用。順序文件，map 文件和 Avro 數(shù)據(jù)文件都是面向行的格式，意味著每一行的值在文件中是連續(xù)存儲(chǔ)的。在面向列的格式中，文件中的行被分割成行的分片，然后每個(gè)分片以面向列的形式存儲(chǔ)：首先存儲(chǔ)每行第一列的值，然后是每行第2列的值，如此以往。

壓縮

能夠減少磁盤(pán)的占用空間和網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)牧?，并加速?shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)和磁盤(pán)上的傳輸。

Hadoop 應(yīng)用處理的數(shù)據(jù)集非常大，因此需要借助于壓縮。使用哪種壓縮格式與待處理的文件的大小，格式和所用的工具有關(guān)。比較各種壓縮算法的壓縮比和性能（從高到低）：

使用容器文件格式，例如順序文件， Avro 數(shù)據(jù)文件。ORCF 了說(shuō) Parquet 文件
使用支持切分的壓縮格式，例如 bzip2 或者通過(guò)索引實(shí)現(xiàn)切分的壓縮格式，例子如LZO。
在應(yīng)用中將文件中切分成塊，并使用任意一種他所格式為每個(gè)數(shù)據(jù)塊建立壓縮文件（不論它是否支持切分）。在這種情況下，需要合理選擇數(shù)據(jù)大小，以確保壓縮后的數(shù)據(jù)塊的大小近似于HDFS塊的大小。
存儲(chǔ)未經(jīng)壓縮的文件。

重點(diǎn)：壓縮和拆分一般是沖突的（壓縮后的文件的 block 是不能很好地拆分獨(dú)立運(yùn)行，很多時(shí)候某個(gè)文件的拆分點(diǎn)是被拆分到兩個(gè)壓縮文件中，這時(shí) Map 任務(wù)就無(wú)法處理，所以對(duì)于這些壓縮，Hadoop 往往是直接使用一個(gè) Map 任務(wù)處理整個(gè)文件的分析）。對(duì)大文件不可使用不支持切分整個(gè)文件的壓縮格式，會(huì)失去數(shù)據(jù)的特性，從而造成 Mapreduce 應(yīng)用效率低下。

Map 的輸出結(jié)果也可以進(jìn)行壓縮，這樣可以減少 Map 結(jié)果到 Reduce 的傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，加快傳輸速率。

在 Mapreduce 中使用壓縮

FileOutputFormat.setCompressOutput(job,true);
FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job,GzipCodec.class);

如果輸出生成順序文件，可以設(shè)置 mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type 屬性來(lái)控制限制使用壓縮格式。默認(rèn)值是RECORD,即針對(duì)每條記錄進(jìn)行壓縮。如果將其改為BLOCK，將針對(duì)一組記錄進(jìn)行壓縮，這是推薦的壓縮策略，因?yàn)樗膲嚎s效率更高。

完整性

檢測(cè)數(shù)據(jù)是否損壞的常見(jiàn)措施是，在數(shù)據(jù)第一次引入系統(tǒng)時(shí)計(jì)算校驗(yàn)和并在數(shù)據(jù)通過(guò)一個(gè)不可靠的通道進(jìn)行傳輸時(shí)再次計(jì)算校驗(yàn)和，這樣就能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)是否損壞，如果計(jì)算所得的新校驗(yàn)和和原來(lái)的校驗(yàn)和不匹配，我們就認(rèn)為數(shù)據(jù)已損壞。但該技術(shù)并不能修復(fù)數(shù)據(jù)。常見(jiàn)的錯(cuò)誤檢測(cè)碼是 CRC-32（32位循環(huán)冗余檢驗(yàn)），任何大小的數(shù)據(jù)輸入均計(jì)算得到一個(gè)32位的整數(shù)校驗(yàn)和。
datanode 負(fù)責(zé)在收到數(shù)據(jù)后存儲(chǔ)該數(shù)據(jù)及其校驗(yàn)和之前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。它在收到客戶端的數(shù)據(jù)或復(fù)制其他 datanode 的數(shù)據(jù)時(shí)執(zhí)行這個(gè)操作。正在寫(xiě)數(shù)據(jù)的客戶端將數(shù)據(jù)及其校驗(yàn)和發(fā)送到由一系列 datanode 組成的管線，管線中最后一個(gè) datanode 負(fù)責(zé)驗(yàn)證校驗(yàn)和。如果 datanode 檢測(cè)到錯(cuò)誤，客戶端就會(huì)收到一個(gè) IOException 異常的子類。
客戶端從 datanode 讀取數(shù)據(jù)時(shí)，也會(huì)驗(yàn)證校驗(yàn)和，將它們與 datanode 中存儲(chǔ)的校驗(yàn)和進(jìn)行比較。每個(gè)datanode均持久保存有一個(gè)驗(yàn)證的校驗(yàn)和日志，所以它知道每個(gè)數(shù)據(jù)塊的最后一次驗(yàn)證時(shí)間?？蛻舳顺晒︱?yàn)證一個(gè)數(shù)據(jù)塊后，會(huì)告訴這個(gè) datanode ， datanode 由此更新日志。保存這些統(tǒng)計(jì)信息對(duì)于檢測(cè)損壞的磁盤(pán)很有價(jià)值。
不只是客戶端在讀取數(shù)據(jù)塊時(shí)會(huì)驗(yàn)證校驗(yàn)和，每個(gè) datanode 也會(huì)在一個(gè)后臺(tái)線程中運(yùn)行一個(gè) DataBlockScanner ，從而定期驗(yàn)證存儲(chǔ)在這個(gè) datanode 上的所有數(shù)據(jù)塊。該項(xiàng)措施是解決物理存儲(chǔ)媒體上位損壞的有力措施。
由于 HDFS 存儲(chǔ)著每個(gè)數(shù)據(jù)塊的復(fù)本，因此它可以通過(guò)數(shù)據(jù)復(fù)本來(lái)修復(fù)損壞的數(shù)據(jù)塊，進(jìn)而得到一個(gè)新的，完好無(wú)損的復(fù)本?；舅悸肥?，客戶端在讀取數(shù)據(jù)塊時(shí)，如果檢測(cè)到錯(cuò)誤，首先向 namenode 報(bào)告已損壞的數(shù)據(jù)塊及其正在嘗試讀取操作的這個(gè) datanode ，再拋出 ChecksumException 異常。namenode 將這個(gè)數(shù)據(jù)塊復(fù)本標(biāo)記為已損壞，這樣它不再將客戶端處理請(qǐng)求直接發(fā)送到這個(gè)節(jié)點(diǎn)，或嘗試將這個(gè)復(fù)本復(fù)制到另一個(gè) datanode 。之后，它安排這個(gè)數(shù)據(jù)塊的一個(gè)復(fù)本復(fù)制到另一個(gè) datanode ，這樣一來(lái)，數(shù)據(jù)塊的復(fù)本因子又回到期望水平。此后，已損壞的數(shù)據(jù)塊復(fù)本便被刪除。
Hadoop的LocalFileSystem 執(zhí)行客戶端的校驗(yàn)和驗(yàn)證。這意味著在你寫(xiě)入一個(gè)名為 filename 的文件時(shí)，文件系統(tǒng)客戶端會(huì)明確在包含每個(gè)文件快校驗(yàn)和的同一個(gè)目錄內(nèi)新建一個(gè) filename.crc 隱藏文件。文件塊的大小作為元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在.crc文件中，所以即使文件塊大小的設(shè)置已經(jīng)發(fā)生變化，仍然可以正確讀回文件。在讀取文件時(shí)需要驗(yàn)證校驗(yàn)和，并且如果檢測(cè)到錯(cuò)誤，LocalFileSystem 還會(huì)拋出一個(gè) ChecksumException 異常。

Hadoop重點(diǎn)難點(diǎn)：Hadoop IO/壓縮/序列化

序列化