hadoop学习笔记：hadoop文件系统浅析

1.什么是分布式文件系统？

管理网络中跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统。

2.为什么需要分布式文件系统了？

原因很简单，当数据集的大小超过一台独立物理计算机的存储能力时候，就有必要对它进行分区（partition）并存储到若干台单独计算机上。

3.分布式系统比传统的文件的系统更加复杂

因为分布式文件系统架构在网络之上，因此分布式系统引入了网络编程的复杂性，所以分布式文件系统比普通文件系统更加复杂。

4.Hadoop的文件系统

很多童鞋会把hdfs等价于hadoop的文件系统，其实hadoop是一个综合文件系统抽象，而hdfs是hadoop旗舰级文件系统，hadoop除了hdfs还能集成其他文件系统。Hadoop的这个特点充分体现了hadoop的优良的可扩展性。

在hadoop里，hadoop定义了一个抽象的文件系统的概念，具体就是hadoop里面定义了一个java的抽象类：org.apache.hadoop.fs.FileSystm，这个抽象类用来定义hadoop中的一个文件系统接口，只要某个文件系统实现了这个接口，那么它就可以作为hadoop支持的文件系统。下面是目前实现了hadoop抽象文件类的文件系统，如下表所示：

 

文件系统	URI方案	Java实现 （org.apache.hadoop）	定义
Local	file	fs.LocalFileSystem	支持有客户端校验和本地文件系统。带有校验和的本地系统文件在fs.RawLocalFileSystem中实现。
HDFS	hdfs	hdfs.DistributionFileSystem	Hadoop的分布式文件系统。
HFTP	hftp	hdfs.HftpFileSystem	支持通过HTTP方式以只读的方式访问HDFS，distcp经常用在不同的HDFS集群间复制数据。
HSFTP	hsftp	hdfs.HsftpFileSystem	支持通过HTTPS方式以只读的方式访问HDFS。
HAR	har	fs.HarFileSystem	构建在Hadoop文件系统之上，对文件进行归档。Hadoop归档文件主要用来减少NameNode的内存使用。
KFS	kfs	fs.kfs.KosmosFileSystem	Cloudstore（其前身是Kosmos文件系统）文件系统是类似于HDFS和Google的GFS文件系统，使用C++编写。
FTP	ftp	fs.ftp.FtpFileSystem	由FTP服务器支持的文件系统。
S3（本地）	s3n	fs.s3native.NativeS3FileSystem	基于Amazon S3的文件系统。
S3（基于块）	s3	fs.s3.NativeS3FileSystem	基于Amazon S3的文件系统，以块格式存储解决了S3的5GB文件大小的限制。

最后我要强调一点：在hadoop里有一个文件系统概念，例如上面的FileSystem抽象类，它是位于hadoop的Common项目里，主要是定义一组分布式文件系统和通用的I/O组件和接口，hadoop的文件系统准确的应该称作hadoop I/O。而HDFS是实现该文件接口的hadoop自带的分布式文件项目,hdfs是对hadoop I/O接口的实现。

下面我给大家展示一张表，这样大家对hadoop的FileSystem里的相关API操作就比较清晰了，表如下所示：

Hadoop的FileSystem	Java操作	Linux操作	描述
URL.openSteam FileSystem.open FileSystem.create FileSystem.append	URL.openStream	open	打开一个文件
FSDataInputStream.read	InputSteam.read	read	读取文件中的数据
FSDataOutputStream.write	OutputSteam.write	write	向文件写入数据
FSDataInputStream.close FSDataOutputStream.close	InputSteam.close OutputSteam.close	close	关闭一个文件
FSDataInputStream.seek	RandomAccessFile.seek	lseek	改变文件读写位置
FileSystem.getFileStatus FileSystem.get*	File.get*	stat	获取文件/目录的属性
FileSystem.set*	File.set*	Chmod等	改变文件的属性
FileSystem.createNewFile	File.createNewFile	create	创建一个文件
FileSystem.delete	File.delete	remove	从文件系统中删除一个文件
FileSystem.rename	File.renameTo	rename	更改文件/目录名
FileSystem.mkdirs	File.mkdir	mkdir	在给定目录下创建一个子目录
FileSystem.delete	File.delete	rmdir	从一个目录中删除一个空的子目录
FileSystem.listStatus	File.list	readdir	读取一个目录下的项目
FileSystem.getWorkingDirectory		getcwd/getwd	返回当前工作目录
FileSystem.setWorkingDirectory		chdir	更改当前工作目录

有了这张表，大家对FileSystem的理解应该会清晰多了吧。

大家从对照表里会发现，hadoop的FileSystem里有两个类：FSDataInputStream和FSDataOutputStream类，它们相当于java I/O里的InputStream和Outputsteam，而事实上这两个类是继承java.io.DataInputStream和java.io.DataOutputStream。

至于关于hadoop I/O本文今天不做介绍，以后也许会专门写篇文章讲讲我自己的理解，不过为了给大家一个清晰的印象，我在博客园里找到了两篇文章，有兴趣的童鞋可以好好看看看，连接如下：

http://www.cnblogs.com/xuqiang/archive/2011/06/03/2042526.html

http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/05/28/2520813.html

5.数据的完整性

数据完整性也就是检测数据是否损坏的技术。Hadoop用户肯定都希望系统在存储和处理数据时候，数据不会有任何的丢失或损坏，尽管磁盘或网络上的每个I/O操作都不太可能将错误引入到自己正在读写的数据里，但是如果系统需要处理的数据量大到hadoop能够处理的极限，数据被损坏的概率就很高了。Hadoop引入了数据完整性校验的功能，下面我将其原理描述如下：

检测数据是否损坏的措施是，在数据第一次引入系统时候计算校验和(checksum)，并在数据通过一个不可靠的通道时候进行传输时再次计算校验和，这样就能发现数据是否损坏了，如果两次计算的校验和不匹配，你就认为数据已经损坏了，但是该技术不能修复数据，它只能检测出错误。常用的错误检测码是CRC-32（循环冗余校验），任何大小的数据输入均计算得到一个32位的整数校验和。

6.压缩与输入分片

文件压缩有两大好处：一是可以减少存储文件所需要的磁盘空间，二是可以加速数据在网络和磁盘上的传输。对于处理海量数据的hadoop而言，这两个好处就变得相当重要了，所以理解hadoop的压缩是很有必要的，下表列出了hadoop支持的压缩格式，如下表：

压缩格式	工具	算法	文件扩展名	多文件	可分割性
DEFLATE	无	DEFLATE	.deflate	不	不
gzip	gzip	DEFLATE	.gz	不	不
ZIP	zip	DEFLATE	.zip	是	是，在文件范围内
bzip2	bzip2	bzip2	.bz2	不	是
LZO	lzop	LZO	.lzo	不	是

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

在hadoop对于压缩有两个指标很重要一个是压缩率还有就是压缩速度，下表列出一些压缩格式在此方面表现的性能，如下所示：

压缩算法	原始文件大小	压缩后的文件大小	压缩速度	解压缩速度
gzip	8.3GB	1.8GB	17.5MB/s	58MB/s
bzip2	8.3GB	1.1GB	2.4MB/s	9.5MB/s
LZO-bset	8.3GB	2GB	4MB/s	60.6MB/s
LZO	8.3GB	2.9GB	49.3MB/S	74.6MB/s

 

 

 

 

 

 

 

 

在hadoop支持压缩里，是否支持切分（splitting）文件的特性也是相当重要的，下面我将讲述切分的问题，也就是我标题写的输入分片的问题：

　　压缩格式是否可以切分的特性是针对mapreduce处理数据而言的，比如我们有一个压缩为1GB的文件，如果hdfs块大小设置为（hdfs块我的文章里没有讲解，不理解的童鞋可以先查查百度，以后我在写hdfs时候会重点讲这个的）64mb，那么这个文件将存储在16个块里，如果把这个文件作为mapreduce作业的输入数据，mapreduce会根据这16个数据块，产生16个map操作，每个块都是其中一个map操作的输入，那么mapreduce执行效率会非常的高，但是这个前提就是该压缩格式要支持切分。假如压缩格式不支持切分的话，那么mapreduce也是可以做出正确处理，这时候它会将16个数据块放到一个map任务里面，这时候map任务数少了，作业粒度也变大了，那么执行效率就会大大下降。

由于本人知识还是有限，关于压缩和切入分片的问题我就讲述到这里，下面提供一篇相关的文章，有兴趣的童鞋可以看看，链接如下：

http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2012/04/22/2465580.html

7.hadoop序列化

我们先看两个定义：

序列化：是指将结构化对象转化为字节流，以便在网络上传输或写到磁盘上进行永久存储。

反序列化：是指将字节流转向结构化对象的逆过程。

序列化在分布式数据处理量大领域经常出现：进程通信和永久存储。

Hadoop中，各个节点的通信是通过远程调用（RPC）实现的，RPC将数据序列化成二进制后发送给远程节点，远程节点收到数据后将二进制字节流反序列化为原始数据。序列化在RPC应用中有着自己的特点，RPC序列化的特点是：

1. 紧凑：紧凑的格式能让我们能充分利用网络带宽，而带宽是数据中心最稀缺的资源；
2. 快速：进程通信形成了分布式系统的骨架，所以需要尽量减少序列化和反序列化的性能开销，这是基本的
3. 可扩展：协议为了满足新的需求变化，所以控制客户端和服务器过程中，需要直接引进相应的协议，这些事新协议，原序列化方式能支持心得协议报文
4. 互操作：能支持不同语言写的客户端和服务端进行交互

在hadoop里面有自己定义的序列化格式：writable，它是hadoop的核心之一。

Writable是一个接口，要实现hadoop的序列化就得实现该接口。因为时间原因，序列化我也不展开了，我下面也推荐一篇文章，里面讲述了hadoop的序列化，虽然讲的简单点，而且不全面，但是看完后对hadoop序列化的具体实现会有个初步的了解，链接如下：

http://blog.csdn.net/a15039096218/article/details/7591072

 

摘自http://www.cnblogs.com/sharpxiajun/archive/2013/06/15/3137765.html