Hadoop权威指南学习（二）——HDFS & Hadoop IO

HDFS设计:

以流式数据访问模式来存储超大文件，“一次写入，多次读取”；

HDFS为高数据吞吐量应用优化的，低延迟的方位需求应选择HBase；

文件系统的元数据存储在namenode的内存中，所能存储的文件总数受限于内存容量；

HDFS的块（block）默认为64M（块大的目的为了最小化寻址开销，从磁盘传输时间可明显大于定位时间），以块存储而非文件可简化存储系统的设计

HDFS只是Hadoop文件系统的一个实现，在org.apache.hadoop包的fs以及hdfs子包中包含了多种其他文件系统

使用Java API操作Hadoop文件（见 http://www.linuxidc.com/Linux/2011-11/47051.htm）包括文件与目录的操作，创建、删除、读取、写入等。

相关阅读：

Hadoop权威指南学习（七）——其他 http://www.linuxidc.com/Linux/2011-11/47050.htm

Hadoop权威指南学习（六）——MapReduce的特性 http://www.linuxidc.com/Linux/2011-11/47049.htm

Hadoop权威指南学习（五）——MapReduce的类型和格式 http://www.linuxidc.com/Linux/2011-11/47048.htm

Hadoop权威指南学习（四）——MapReduce工作机制 http://www.linuxidc.com/Linux/2011-11/47047.htm

Hadoop权威指南学习（三）——MapReduce应用开发 http://www.linuxidc.com/Linux/2011-11/47046.htm

Hadoop权威指南学习（二）——HDFS & Hadoop IO http://www.linuxidc.com/Linux/2011-11/47045.htm

Hadoop权威指南学习（一）——关于Mapreduce http://www.linuxidc.com/Linux/2011-11/47044.htm

数据流:

1. 文件读取剖析



2. 文件写入剖析

Hadoop IO:

1. 数据完整性：对写入的所有数据计算校验和并在读取数据是验证校验和。（LocalFileSystem，RawLocalFileSystem，ChecksumFileSystem）

2.压缩：减少存储文件磁盘空间+加速数据在网络和磁盘上的传输。

Hadoop中CompressionCodec接口的实现代表一个codec(压缩-解压缩算法)，如DEFKATE，Gzip，bzip2（支持切分）以及LZO，需要在时间和空间取平衡。而压缩算法是否支持切分对于mapreduce处理非常重要，如1GB的压缩文件，分16个数据块存放，若压缩算法不支持切分，则map任务独立于其他任务进行数据读取是行不通的。[CompressionCodecFactory,，CodecPool]

3. 序列化：将结构化对象转化为字节流，以便在网络上传输或写道磁盘永久存储。

Writable接口定义了write(DataOutput)和readFields(DataInput)两个方法；WritableComparable接口继承至Writable和Comparable接口，MapReduce中的key均需要实现该接口；

Writable类：org.apache.hadoop.io中，包括Java基本类型的Writable封装器（如Text，NullWritable，ObjectWritable）以及集合类（ArrayWritable，TwoDArrayWritable，MapWritable，SortedMapWritable）

Apache Avro是独立于变成语言的数据序列化系统，旨在解决Writable类型的不足：缺乏语言的可以执行。

4. 基于文件的数据结构：SequenceFile + MapFile（排好序的SequenceFile，已加入用于搜索间的索引）