《Hadoop权威指南》读书笔记
Day1
第一章
1、MapReduce适合一次写入、多次读取数据的应用，关系型数据库则更适合持续更新的数据集。
2、MapReduce是一种线性的可伸缩编程模型。
3、高性能计算HPC和网格计算比较适合用于计算密集型的作业，但如果几点需要访问的数据量更庞大，很多节点就会因为网络带宽的瓶颈问题不得不闲下等数据。（HPC和网格计算的数据存储与SAN中，数据存储比较集中，数据访问一般通过网络）
4、MapReduce尽量在计算节点上存储数据，以实现数据的本地化快速访问。数据本地化特性是MapReduce的核心特征，并因此而获得良好的性能。
5、MapReduce三大设计目标：（1）为只需要短短几分钟或几小时就可以完成的作业提供服务。（2）运行与同一个内部有高速网络连接的数据中心内（有良好的数据获取速度）（3）数据中心的计算机都是可靠的、定制的硬件。（尽量减少由于硬件异构或者硬件的故障导致的系统运行的效率降低）
第二章
1、MapReduce任务过程分为两个处理阶段：map阶段和reduce阶段。每个阶段都以键值对作为输入和输出。
2、新旧Java MapReduce API区别：新API倾向于使用虚类，而不是接口，因为更有利于扩展。（为什么？）
3、map任务将其输出写入本地硬盘，而非HDFS，因为输出的中间结果，一旦作业完成中间结果就可以删除了，如果存入HDFS中并实现备份，没有太大意义。，即使中间结果意外丢失，也可以通过令另一个节点重新执行该任务即可。Reduce任务并不具备数据本地化优势，因为单个reduce任务的输入通常来自于所有mapper的输出，并且reduce的输出即为本次MapReduce任务的最终结果，所以通常将其存储在HDFS上实现可靠存储。
第三章
1、HDFS以流式数据访问模式来存储超大文件，运行于商用硬件集群上。其特点是：
l 能够存储超大文件
l 流式数据访问（一次写入，多次读取）
l 商用硬件
l 要求低时间延迟的数据访问的应用不适合运行在HDFS上。HDFS是为高数据吞吐量应用优化的，这可能以提高时间延迟为代价。
l 大量的小文件。（由于namenode将文件系统的元数据存储在内存中，因此该文件系统所能存储的文件总数受限与namenode的内存容量）
l HDFS中文件可能只有一个writer，而且写操作总是将数据添加在文件的末尾。不支持多个写入者的操作，也不支持文件任意位置进行修改。
2、HDFS中有块的概念，默认为64MB，每个文件被划分为块大小多个分块，作为独立存储单元（有利于并行读取，以及负载均衡）。小于默认块大小的文件不会占据整个块的空间。
3、HDFS中引入块的概念的好处：
l 文件的大小可以大于网络中任意一次磁盘的容量。
l 使用抽象块存储而非整个文件作为存储单元，大大简化了存储子系统的设计。
l 块还非常适合用于数据备份进而提供数据的容错能力和提高可用性。
4、HDFS采用类似GFS的主从结果（master/slave），即系统中由一个管理者namenode和多个从节点datanode结构构成。Namenode负责管理文件系统的命名空间，维护文件系统的树以及整颗树内所有的文件和目录。主要提供的就是名字服务功能。Datanode是文件系统的工作节点。Datanode根据需要存储并检索数据块（受客户端或namenode调度），并且定期想namenode发送他们所存储的块的列表。主从结构的最大问题是master节点存在单点故障的风险(SPOF)。目前openstack等对等结构的存储系统就可以有效避免此问题。
5、seek（）方法是一个先对高开销的操作，需要谨慎使用。建议用流数据来构建应用的访问模式，而非执行大量的seek方法。
6、HDFS数据读取数据流
7、HDFS数据写入数据流
在客户端写入数据时，DFSOutputStream将它分成一个个的数据包，并写入内部队列，数据队列。DataStreamer处理数据队列，它的责任是根据datanode列表来要求namenode分配合适的新块来存储时间的副本。
8、由于每个文件的元数据都要存储在namenode的内存中，如果有大量的小文件存储在HDFS中，那么将会占用namenode中大量的内存。因此HDFS支持将多个小文件进行存档。Hadoop存档文件或HAR文件，是一个更高效的文件存档工具，能够减少namenode内存的使用的同时，允许对文件进行透明的访问。
第四章
1、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。其中datanode负责在收到数据后存储该数据及其验证校验和，管线中最后一个datanode负责验证校验和。客户端在读取数据时，也会验证校验和。最后，每个datanode中会有一个后台线程运行一个DataBlockScanner，定期验证存储在这这个datanode上的所有数据块。
2、HDFS中对文件进行压缩，以达到减少文件存储所需的空间，以及加速数据在网络和磁盘上的传输。对于压缩文件后是否可切分是评价一个压缩算法在MapReduce中是否合适的重要指标。
3、对于map任务的输出也可以进行压缩。同时对于MapReduce最终的结果也可以使用压缩输出。
4、由于MapReduce中数据一般都是需要在网络或者磁盘上存储或者传输，所以需要把许多数据进行序列化。
5、RPC序列化格式需要：
l 紧凑
l 快速
l 可扩展
l 支持互操作
6、Writabale接口定义了序列化和反序列化两个方法。