【原创】Hadoop的IO模型（数据序列化，文件压缩）

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【原创】Hadoop的IO模型（数据序列化，文件压缩）

数据序列化我们知道,数据在分布式系统上运行程序数据是需要在机器之间通过网络传输的,这些数据必须被编码成一个个的字节才可以进行传输,这个其实就是我们所谓的数据序列化.数据中心中,最稀缺的资源就是网络带宽!在数据量巨大的分布式系统中,数据的紧凑高效传输和解析十分重要. 什么是数据的序列化? 数据的序列化简单点来说就是根据一套协议,在客户端上将内存中的数据编码成字节码,然后将这些字节码通过网络传输到另外一台服务器上,另外一台服务器通过相同的协议将这些字节码翻译成相应的数据存在内存中.一般来水,数据序…

HADOOP中的CRC数据校验文件

Hadoop系统为了保证数据的一致性,会对文件生成相应的校验文件(.crc文件),并在读写的时候进行校验,确保数据的准确性.在本地find -name *.crc -print 看比如我们遇到的这个Case: 执行的命令: hadoop jar dw-hadoop-2010_7_23.jar jobDriver -files tb_steps_url_path_dim.txt multisteps_output 2011-01-25 出错日志的提示: org.apache.hadoop.fs…

NIO【同步非阻塞io模型】关于文件io 的总结

1.前言这一篇随笔是写 NIO 关于文件输入输出的总结 /* 总结: 1.io操作包括 socket io ,file io ; 2.在nio模型,file io使用fileChannel 管道 ,socket io 使用socketChannel管道, 3.在file io可以使用transferTo 或 transferFrom 实现管道向管道的的数据传输,但是别人说有可能传输数据不完成,不建议这样做: 4.GBK 为2 byte,如果是utf-8,最大长度是4字节 ,是可变的,需要循环判…

Java NIO学习系列六：Java中的IO模型

前文中我们总结了linux系统中的5中IO模型,并且着重介绍了其中的4种IO模型: 阻塞I/O(blocking IO) 非阻塞I/O(nonblocking IO) I/O多路复用(IO multiplexing) 异步I/O(asynchronous IO) 但是前面总结的IO模型只是限定在linux下,更偏向于操作系统底层的概念,并没有涉及到Java应用层面,其实Java中也提供了和前面操作系统层面的IO模型相对应的概念,这是本文接下来要讲的重点. 同样本文会围绕如下几点进行展开: I/O…

[大牛翻译系列]Hadoop（16）MapReduce 性能调优：优化数据序列化

6.4.6 优化数据序列化如何存储和传输数据对性能有很大的影响.在这部分将介绍数据序列化的最佳实践,从Hadoop中榨出最大的性能. 压缩压缩是Hadoop优化的重要部分.通过压缩可以减少作业输出数据的储存足迹,加速MapReduce作业下游接收数据.另外,在map和reduce之间的数据需要被压缩以减轻网络IO的压力.压缩技术的具体内容在第5章中介绍. 二进制文件格式使用二进制文件格式,如Avro和SequenceFile,可以使数据的表达更为紧凑,并提高编组(marshalling)和逆…

IO编程、操作文件或目录、序列化、JSON

IO中指Input/Output,即输入和输出:涉及到数据交换的地方,通常是磁盘.网络等,就需要IO接口 1.由于CPU和内存的速度远远高于外设的速度,所以,在IO编程中,存在速度严重不匹配问题.eg:把100M的数据写入磁盘,CPU输出100M的数据只需要0.01秒,可是磁盘接收100M数据可能需要10秒,怎么办呢,有两种办法: ①.CPU等着,也就是程序暂停执行后续代码,等100M数据在10s后写入磁盘,再接着往下执行,这种模式称为同步IO ②.CPU不等待,只是告诉磁盘,"慢慢写,不着急,…

【原创 Hadoop&Spark 动手实践 3】Hadoop2.7.3 MapReduce理论与动手实践

开始聊MapReduce,MapReduce是Hadoop的计算框架,我学Hadoop是从Hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…