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Hadoop-No.1之数据存储选型

文件格式 Hadoop支持多种面向数据存储的文件格式,包括纯文本和Hadoop特有的格式,如SequenceFile.还有一些更加复杂但功能更加丰富的格式可供选择,如Avro与Parquet.不同的格式具有不同的优势.任何一种格式都有适合的应用或者数据源类型.也可以在Hadoop中自己定制化文件格式 压缩格式 Hadoop上常用的压缩编解码格式具有不同的特点,比如,一些编解码格式压缩和解压的速度较快,但是压缩效果不好,而有些编解码格式能将文件压缩的更小,但是压缩和解压的时间都比较长,这种情况下 ,CPU的负担加重.在Hadoop上存储数据时,要考虑的另一个重要因素是压缩后的数据是否支持切片. 数据存储系统 尽管Hadoop中的所有数据最终存储在HSFD上,但是仍然需要选择实际的存储管理器(Storage Manager),比如你可以选择Hbase,也可以直接用HDFS存储数据.另外,Hive和Impala这样的工具能够为Hadoop中 的数据定义额外的结构信息

Hadoop-No.3之序列化存储格式

序列化存储指的是将数据结构转化为字节流的过程,一般用于数据存储或者网络传输.与之相反, 反序列化是将字节流转化为数据结果的过程.序列化是分布处理系统(比如Hadoop)的核心,原因在于他能对数据进行转化,形成一种格式.使用了这样的格式之后,数据可以有效的存储,也能通过网络连接进行传输.序列化通常与分布式系统中数据处理的两个方面紧密连接:进程间的通信(比如他远程过程调用,即Remote Prucedure Call RPC),以及数据存储. Hadoop主要采用的序列化格式为Writables.Writables的特点是紧密,快速.但是脱离Java语言不便于扩展和使用.不过Hadoop生态系统中也有越发普及的其他序列化的框架,包括Thrift,Protocol Buffers 与Avro. 其中Avro的适用性最好,因为它创建的初中就是解除Hadoop Writables的限制.1 Thrift Thrift 是Facebook公司开发的框架,用于实现跨语言提供服务接口.Thrift使用接口定义语言(Interface Definition Language, IDL)定义服务接口,而且...

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