- Hadoop自带一套原子操作用于数据的I/O操作。
- 如果系统中需要处理的数据量达到Hadoop的处理极限时，数据被损害的概率还是很高的
- 检测数据是否被损害的常见措施是，在数据第一次被引进系统时，计算校验和（checksum），并在数据通过一个不可靠的通道进行传输时，再次计算校验和。
- 校验和也是可能损坏的，但由于校验和比数据小得多，所以损坏的可能性非常小
- HDFS会对写入的所有数据计算校验和，并在读取数据时验证校验和。
- 默认情况下为512个字节计算校验和，由于CRC-32校验和是4个字节，所以存储校验和的额外开销低于1%
- datanode负责在收到数据后存储该数据及其校验和之前对数据进行验证，它在收到客户端的数据或复制其他datanode的数据时执行这个操作。
- 正在写数据的客户端将数据及其校验和发送到有一些列datanode组成的管线，管线中最后一个datanode负责验证校验和。如果datanode检测到错误，客户端便会厚道一个IOException异常的一个子类。
- 客户端读取datanode数据时，也会验证校验和。
- 每个datanode中均持久保存有一个用于验证校验和 日志（persistent log of checksum verification)，所有他知道每个数据块的最后一次验证时间。保存这些统计信息对于检测损坏的磁盘很有价值
- 不只是客户端在读取数据块时，会验证校验和，每个datanode也会在一个后台线程中运行一个DataBlockScanner。该措施是解决物理存储媒体上损坏的有力措施。
- 由于HDFS存储着每个数据块的副本（replica），因此它可以通过副本来修复损害的数据块，进而得到一个新的、完好无损的副本。基本思路是：客户端读取数据块时，如果检测到错误，首先向namenode报告已损坏的数据块及其正在尝试读操作的这个datanode，在抛出ChecksumException。namenode将这个数据块副本标记为已损坏，这样它不再将客户端处理请求直接发送到这个节点，或者尝试将这个复本复制到另一个datanode，如此一来，数据块的副本以腻子（replication factor）又回到期望的水平。
- 如果在使用open（）方法读取文件之前，将false值传递给FileSystem对象的setVerfiChecksum()方法，即可禁用校验和验证
- 可以使用hadoop fs -checksum 来检查一个文件的校验和
- 校验和的计算代价是相当低的，java中使用的是本地代码实现的
- 压缩：有两大好处，减少存储文件所需要的磁盘空间，并加速数据在网络和磁盘上的传输。这两大好处在处理大量数据时相当重要。
- 序列化：用于分布式数据处理的两大领域：进程间通信和永久存储
- Hadoop为什么不使用java自带的序列化功能，反而要单独实现一套呢。java自带序列化与编程语言紧密相关，且太负责。hadoop需要一套至精至简、可以精确控制对象读写。
- Hadoop为什么不使用RMI，而要使用RPC呢：RPC更高效，且可以精确控制连接、延迟、缓冲。
- 基于文件的数据结构：SequenceFile、MapFile
