hadoop压缩框架

　一般来说，计算机处理的数据都存在一些冗余度，同时数据中间，尤其是相邻数据间存在着相关性，所以可以通过一些有别于原始编码的特殊编码方式来保存数据，使数据占用的存储空间比较小，这个过程一般叫压缩。和压缩对应的概念是解压缩，就是将被压缩的数据从特殊编码方式还原为原始数据的过程。

压缩广泛应用于海量数据处理中，对数据文件进行压缩，可以有效减少存储文件所需的空间，并加快数据在网络上或者到磁盘上的传输速度。在Hadoop中，压缩应用于文件存储、Map阶段到Reduce阶段的数据交换（需要打开相关的选项）等情景。

数据压缩的方式非常多，不同特点的数据有不同的数据压缩方式：如对声音和图像等特殊数据的压缩，就可以采用有损的压缩方法，允许压缩过程中损失一定
的信息，换取比较大的压缩比；而对音乐数据的压缩，由于数据有自己比较特殊的编码方式，因此也可以采用一些针对这些特殊编码的专用数据压缩算法。

Hadoop压缩简介

Hadoop作为一个较通用的海量数据处理平台，在使用压缩方式方面，主要考虑压缩速度和压缩文件的可分割性。

所有的压缩算法都会考虑时间和空间的权衡，更快的压缩和解压缩速度通常会耗费更多的空间（压缩比较低）。例如，通过gzip命令压缩数据时，用户可以设置不同的选项来选择速度优先或空间优先，选项–1表示优先考虑速度，选项–9表示空间最优，可以获得最大的压缩比。

需要注意的是，有些压缩算法的压缩和解压缩速度会有比较大的差别：gzip和zip是通用的压缩工具，在时间/空间处理上相对平衡，gzip2压缩比gzip和zip更有效，但速度较慢，而且bzip2的解压缩速度快于它的压缩速度。

当使用MapReduce处理压缩文件时，需要考虑压缩文件的可分割性。考
虑我们需要对保持在HDFS上的一个大小为1GB的文本文件进行处理，当前HDFS的数据块大小为64MB的情况下，该文件被存储为16块，对应的
MapReduce作业将会将该文件分为16个输入分片，提供给16个独立的Map任务进行处理。但如果该文件是一个gzip格式的压缩文件（大小不
变），这时，MapReduce作业不能够将该文件分为16个分片，因为不可能从gzip数据流中的某个点开始，进行数据解压。但是，如果该文件是一个
bzip2格式的压缩文件，那么，MapReduce作业可以通过bzip2格式压缩文件中的块，将输入划分为若干输入分片，并从块开始处开始解压缩数
据。bzip2格式压缩文件中，块与块间提供了一个48位的同步标记，因此，bzip2支持数据分割。

Hadoop支持的压缩格式：

为了支持多种压缩解压缩算法，Hadoop引入了编码/解码器。与Hadoop序列化框架类似，编码/解码器也是使用抽象工厂的设计模式。目前，Hadoop支持的编码/解码器如下

压缩算法及其编码/解码器：

同一个压缩方法对应的压缩、解压缩相关工具，都可以通过相应的编码/解码器获得。

Hadoop压缩API应用实例

下面将介绍使用编码/解码器的典型实例（代码在org.hadoopinternal.compress包中）。其中，compress()方法接
受一个字符串参数，用于指定编码/解码器，并用对应的压缩算法对文本文件README.txt进行压缩。字符串参数使用Java的反射机制创建对应的编码
/解码器对象，通过CompressionCodec对象，进一步使用它的createOutputStream()方法构造一个
CompressionOutputStream流，未压缩的数据通过IOUtils.copyBytes()方法，从输入文件流中复制写入
CompressionOutputStream流，最终以压缩格式写入底层的输出流中。

在本实例中，底层使用的是文件输出流FileOutputStream，它关联文件的文件名，是在原有文件名的基础上添加压缩算法相应的扩展名生
成。该扩展名可以通过CompressionCodec对象的getDefaultExtension()方法获得。相关代码如下：

public static void compress(String method) throws…… {
  File fileIn = new File("README.txt");  

 //输入流
  InputStream in =  new FileInputStream(fileIn);  

 Class<?> codecClass = Class.forName(method);  

 Configuration conf = new Configuration();
  //通过名称找对应的编码/解码器
  CompressionCodec codec = (CompressionCodec)
        ReflectionUtils.newInstance(codecClass, conf);  

 File fileOut = new File("README.txt"+codec.getDefaultExtension());
  fileOut.delete();
  //文件输出流
  OutputStream out =  new FileOutputStream(fileOut);  

 //通过编码/解码器创建对应的输出流
  CompressionOutputStream cout =
     codec.createOutputStream(out);  

 //压缩
  IOUtils.copyBytes(in, cout, 4096, false);  

 in.close();
 cout.close();
}  

需要解压缩文件时，通常通过其扩展名来推断它对应的编码/解码器，进而用相应的解码流对数据进行解码，如扩展名为gz的文件可以使用GzipCodec阅读。

CompressionCodecFactory提供了getCodec()方法，用于将文件扩展名映射到对应的编码/解码器，如下面的例子。有了
CompressionCodec对象，就可以使用和压缩类似的过程，通过对象的createInputStream()方法获得
CompressionInputStream对象，解码数据。相关代码如下：

public static void decompress(File file) throws IOException {
  Configuration conf = new Configuration();
  CompressionCodecFactory factory = new CompressionCodecFactory(conf);  

 //通过文件扩展名获得相应的编码/解码器
  CompressionCodec codec = factory.getCodec(new Path(file.getName()));  

 if( codec == null ) {
     System.out.println("Cannot find codec for file "+file);
     return;
  }  

 File fileOut = new File(file.getName()+".txt");  

 //通过编码/解码器创建对应的输入流
  InputStream in = codec.createInputStream( new FileInputStream(file) );
  ……
}  

Hadoop压缩框架

Hadoop通过以编码/解码器为基础的抽象工厂方法，提供了一个可扩展的框架，支持多种压缩方法。下面就来研究Hadoop压缩框架的实现。

1. 编码/解码器

前面已经提过，CompressionCodec接口实现了编码/解码器，使用的是抽象工厂的设计模式。CompressionCodec提供了一系列方法，用于创建特定压缩算法的相关设施，其类图如图所示：

CompressionCodec中的方法很对称，一个压缩功能总对应着一个解压缩功能。其中，与压缩有关的方法包括：

createOutputStream()用于通过底层输出流创建对应压缩算法的压缩流，重载的createOutputStream()方法可使用压缩器创建压缩流；

createCompressor()方法用于创建压缩算法对应的压缩器。后续会继续介绍压缩流CompressionOutputStream和压缩器Compressor。解压缩也有对应的方法和类。

CompressionCodec中还提供了获取对应文件扩展名的方法getDefaultExtension()，如对于
org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec，该方法返回字符串“.bz2”，注意字符串的第一个字符。相关代码
如下：

public interface CompressionCodec {  

  //在底层输出流out的基础上创建对应压缩算法的压缩流CompressionOutputStream对象
  CompressionOutputStream createOutputStream(OutputStream out)……  

  //使用压缩器compressor，在底层输出流out的基础上创建对应的压缩流
  CompressionOutputStream createOutputStream(OutputStream out,
                                             Compressor compressor) ……
  ……
  //创建压缩算法对应的压缩器
  Compressor createCompressor();  

 //在底层输入流in的基础上创建对应压缩算法的解压缩流CompressionInputStream对象
  CompressionInputStream createInputStream(InputStream in) ……
  ……  

 //获得压缩算法对应的文件扩展名
  String getDefaultExtension();
}  

CompressionCodecFactory是Hadoop压缩框架中的另一个类，它应用了工厂方法，使用者可以通过它提供的方法获得CompressionCodec。

注意：抽象工厂方法和工厂方法这两个设计模式有很大的区别，抽象工厂方法用于创建一
系列相关或互相依赖的对象，如CompressionCodec可以获得和某一个压缩算法相关的对象，包括压缩流和解压缩流等。而工厂方法（严格来
说，CompressionCodecFactory是参数化工厂方法），用于创建多种产品，如通过CompressionCodecFactory的
getCodec()方法，可以创建GzipCodec对象或BZip2Codec对象。

在前面的实例中已经使用过getCodec()方法，为某一个压缩文件寻找对应的CompressionCodec。为了分析该方法，需要了解CompressionCodec类中保存文件扩展名和CompressionCodec映射关系的成员变量codecs。

codecs是一个有序映射表，即它本身是一个Map，同时它对Map的键排序，下面是codecs中保存的一个可能的映射关系：

{
  2zb.: org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,
  etalfed.: org.apache.hadoop.io.compress.DeflateCodec,
  yppans.: org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec,
  zg.: org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec
} 

可以看到，Map中的键是排序的。

getCodec()方法的输入是Path对象，保存着文件路径，如实例中的“README.txt.bz2”。

首先通过获取Path对象对应的文件名并逆转该字符串得到“2zb.txt.EMDAER”，然后通过有序映射SortedMap的
headMap()方法，查找最接近上述逆转字符串的有序映射的部分视图，如输入“2zb.txt.EMDAER”的查找结果subMap，只包含
“2zb.”对应的那个键–值对，如果输入是“zg.txt.EMDAER”，则subMap会包含成员变量codecs中保存的所有键–值对。然后，简
单地获取subMap最后一个元素的键，如果该键是逆转文件名的前缀，那么就找到了文件对应的编码/解码器，否则返回空。实现代码如下：

public class CompressionCodecFactory {
  ……
  //该有序映射保存了逆转文件后缀（包括后缀前的“.”）到CompressionCodec的映射
  //通过逆转文件后缀，我们可以找到最长匹配后缀
  private SortedMap<String, CompressionCodec> codecs = null;
  ……
  public CompressionCodec getCodec(Path file) {
        CompressionCodec result = null;
     if (codecs != null) {
        String filefilename = file.getName();
        //逆转字符串
        String reversedFilename = new
           StringBuffer(filename).reverse().toString();
        SortedMap<String, CompressionCodec> subMap =
           codecs.headMap(reversedFilename);
        if (!subMap.isEmpty()) {
           String potentialSuffix = subMap.lastKey();
           if (reversedFilename.startsWith(potentialSuffix)) {
              result = codecs.get(potentialSuffix);
           }
        }
     }
     return result;
  }
} 

CompressionCodecFactory.getCodec()方法的代码看似复杂，但通过灵活使用有序映射SortedMap，实现其实还是非常简单的。

2. 压缩器和解压器

压缩器（Compressor）和解压器（Decompressor）是Hadoop压缩框架中的一对重要概念。

Compressor可以插入压缩输出流的实现中，提供具体的压缩功能；相反，Decompressor提供具体的解压功能并插入
CompressionInputStream中。Compressor和Decompressor的这种设计，最初是在Java的zlib压缩程序库中
引入的，对应的实现分别是java.util.zip.Deflater和java.util.zip.Inflater。下面以Compressor为
例介绍这对组件。

Compressor的用法相对复杂，Compressor通过setInput()方法接收数据到内部缓冲区，自然可以多次调用
setInput()方法，但内部缓冲区总是会被写满。如何判断压缩器内部缓冲区是否已满呢？可以通过needsInput()的返回值，如果是
false，表明缓冲区已经满，这时必须通过compress()方法获取压缩后的数据，释放缓冲区空间。

为了提高压缩效率，并不是每次用户调用setInput()方法，压缩器就会立即工作，所以，为了通知压缩器所有数据已经写入，必须使用
finish()方法。finish()调用结束后，压缩器缓冲区中保持的已经压缩的数据，可以继续通过compress()方法获得。至于要判断压缩器
中是否还有未读取的压缩数据，则需要利用finished()方法来判断。

注意：finished()和finish()的作用不同，finish()结束数据输入的过程，而finished()返回false，表明压缩器中还有未读取的压缩数据，可以继续通过compress()方法读取。

Compressor接口源代码如下：

public interface Compressor {
  /**
   * 输入要压缩的数据.
   * 根据#needsInput() 返回的值，判断是否执行
   * 如果返回为true，表示需要更多的数据.
   *
   * @param b 输入数据
   * @param off 偏移的起始位置
   * @param len 长度
   */
  public void setInput(byte[] b, int off, int len);

  /**
   * 当输入数据缓存为空的时候返回 true，并且
   * #setInput() 应该被调用用来提供输入数据.
   */
  public boolean needsInput();

  /**
   * 设置当前路径为压缩.
   *
   * @param b Dictionary data bytes
   * @param off Start offset
   * @param len Length
   */
  public void setDictionary(byte[] b, int off, int len);

  /**
   * 返回输入的还未被压缩的字节数.
   */
  public long getBytesRead();

  /**
   * 返回输出的已经被压缩的字节数.
   */
  public long getBytesWritten();

  /**
   * 当调用的时候，表示当前输入缓存的内容的压缩操作应该结束
   */
  public void finish();

  /**
   * 当压缩器中的最末端的输出数据到达则返回true.
   */
  public boolean finished();

  /**
   * 向缓存中填充压缩的数据. 返回实际的压缩的字节数. 返回0表明 needsInput()被调用
   * 来判断是否需要更多的输入数据.
   *
   * @param b Buffer for the compressed data
   * @param off Start offset of the data
   * @param len Size of the buffer
   * @return The actual number of bytes of compressed data.
   */
  public int compress(byte[] b, int off, int len) throws IOException;

  /**
   * 重置 compressor， 预备一些新的输入数据.
   */
  public void reset();

  /**
   * 关闭 compressor并丢弃为处理的输入.
   */
  public void end();
}

使用Compressor的一个典型实例如下：

public static void compressor() throws ClassNotFoundException, IOException
{
  //读入被压缩的内容
  File fileIn = new File("README.txt");
  InputStream in =  new FileInputStream(fileIn);
  int datalength=in.available();
  byte[] inbuf = new byte[datalength];
  in.read(inbuf, 0, datalength);
  in.close();  

 //长度受限制的输出缓冲区，用于说明finished()方法
  byte[] outbuf = new byte[compressorOutputBufferSize];  

 Compressor compressor=new BuiltInZlibDeflater();//构造压缩器  

 int step=100;//一些计数器
  int inputPos=0;
  int putcount=0;
  int getcount=0;
  int compressedlen=0;
  while(inputPos < datalength) {
     //进行多次setInput()
     int len=(datalength-inputPos>=step)? step:datalength-inputPos;
     compressor.setInput(inbuf, inputPos, len );
     putcount++;  

    while (!compressor.needsInput()) {
        compressedlen=compressor.compress(outbuf, 0, ……);
        if(compressedlen>0) {
           getcount++;  //能读到数据
        }
     }  // end of while (!compressor.needsInput())
     inputPos+=step;
  }  

 compressor.finish();  

 while(!compressor.finished()) {  //压缩器中有数据
     getcount++;
     compressor.compress(outbuf, 0, compressorOutputBufferSize);
  }  

 System.out.println("Compress "+compressor.getBytesRead()  //输出信息
                     +" bytes into "+compressor.getBytesWritten());
  System.out.println("put "+putcount+" times and get "+getcount+" times");  

 compressor.end();//停止
}  

以上代码实现了setInput()、needsInput()、finish()、compress()和finished()的配合过程。将输
入inbuf分成几个部分，通过setInput()方法送入压缩器，而在finish()调用结束后，通过finished()循序判断压缩器是否还有
未读取的数据，并使用compress()方法获取数据。

在压缩的过程中，Compressor可以通过getBytesRead()和getBytesWritten()方法获得Compressor输
入未压缩字节的总数和输出压缩字节的总数，如实例中最后一行的输出语句。Compressor和Decompressor的类图如图所示。

Compressor.end()方法用于关闭解压缩器并放弃所有未处理的输入；reset()方法用于重置压缩器，以处理新的输入数据集合；reinit()方法更进一步允许使用Hadoop的配置系统，重置并重新配置压缩器。

3. 压缩流和解压缩流

Java最初版本的输入/输出系统是基于流的，流抽象了任何有能力产出数据的数据源，或者是有能力接收数据的接收端。一般来说，通过设计模式装饰，
可以为流添加一些额外的功能，如前面提及的序列化流ObjectInputStream和ObjectOutputStream。

压缩流（CompressionOutputStream）和解压缩流（CompressionInputStream）是Hadoop压缩框架中
的另一对重要概念，它提供了基于流的压缩解压缩能力。如图3-7所示是从java.io.InputStream和
java.io.OutputStream开始的类图。

这里只分析和压缩相关的代码，即CompressionOutputStream及其子类。

OutputStream是一个抽象类，提供了进行流输出的基本方法，它包含三个write成员函数，分别用于往流中写入一个字节、一个字节数组或一个字节数组的一部分（需要提供起始偏移量和长度）。

注意：流实现中一般需要支持的close()和flush()方法，是java.io包中的相应接口的成员函数，不是OutputStream的成员函数。

CompressionOutputStream继承自OutputStream，也是个抽象类。如前面提到的
ObjectOutputStream、CompressionOutputStream为其他流添加了附加额外的压缩功能，其他流保存在类的成员变量
out中，并在构造的时候被赋值。

CompressionOutputStream实现了OutputStream的close()方法和flush()方法，但用于输出数据的
write()方法、用于结束压缩过程并将输入写到底层流的finish()方法和重置压缩状态的resetState()方法还是抽象方法，需要
CompressionOutputStream的子类实现。相关代码如下：

public abstract class CompressionOutputStream extends OutputStream {
  //输出压缩结果的流
  protected final OutputStream out;  

 //构造函数
  protected CompressionOutputStream(OutputStream out) {
     this.out = out;
  }  

 public void close() throws IOException {
     finish();
     out.close();
  }  

 public void flush() throws IOException {
     out.flush();
  }
  public abstract void write(byte[] b, int off, int len) throws IOException;  

 public abstract void finish() throws IOException;  

 public abstract void resetState() throws IOException;
}  

CompressionOutputStream规定了压缩流的对外接口，如果已经有了一个压缩器的实现，能否提供一个通用的、使用压缩器的压缩流实现呢？答案是肯定的，CompressorStream使用压缩器实现了一个通用的压缩流，其主要代码如下：

public class CompressorStream extends CompressionOutputStream {
  protected Compressor compressor;
  protected byte[] buffer;
  protected boolean closed = false;  

 //构造函数
  public CompressorStream(OutputStream out,
           Compressor compressor, int bufferSize) {
     super(out);
     ……//参数检查，略
     this.compressor = compressor;
     buffer = new byte[bufferSize];
  }
  ……
  public void write(byte[] b, int off, int len) throws IOException {
     //参数检查，略
     ……
     compressor.setInput(b, off, len);
     while (!compressor.needsInput()) {
        compress();
     }
  }  

 protected void compress() throws IOException {
     int len = compressor.compress(buffer, 0, buffer.length);
     if (len > 0) {
        out.write(buffer, 0, len);
     }
  }
  //结束输入
  public void finish() throws IOException {
     if (!compressor.finished()) {
        compressor.finish();
        while (!compressor.finished()) {
           compress();
        }
     }
  }
  ……
  //关闭流
  public void close() throws IOException {
     if (!closed) {
        finish();//结束压缩
        out.close();//关闭底层流
        closed = true;
     }
  }
  ……
}  

CompressorStream提供了几个不同的构造函数，用于初始化相关的成员变量。上述代码片段中保留了参数最多的构造函数，其
中，CompressorStream需要的底层输出流out和压缩时使用的压缩器，都作为参数传入构造函数。另一个参数是
CompressorStream工作时使用的缓冲区buffer的大小，构造时会利用这个参数分配该缓冲区。

CompressorStream.write()方法用于将待压缩的数据写入流中。待压缩的数据在进行一番检查后，最终调用压缩器的
setInput()方法进入压缩器。setInput()方法调用结束后，通过Compressor.needsInput()判断是否需要调用
compress()方法，获取压缩后的输出数据。上一节已经讨论了这个问题，如果内部缓冲区已满，则需要通过compress()方法提取数据，提取后
的数据直接通过底层流的write()方法输出。

当finish()被调用（往往是CompressorStream被关闭），这时CompressorStream流调用压缩器的finish()方法通知输入已经结束，然后进入另一个循环，该循环不断读取压缩器中未读取的数据，然后输出到底层流out中。

CompressorStream中的其他方法，如resetState()和close()都比较简单，不再一一介绍了。

CompressorStream利用压缩器Compressor实现了一个通用的压缩流，在Hadoop中引入一个新的压缩算法，如果没有特殊的
考虑，一般只需要实现相关的压缩器和解压器，然后通过CompressorStream和DecompressorStream，就实现相关压缩算法的输
入/输出流了。

CompressorStream的实现并不复杂，只需要注意压缩器几个方法间的配合，下图给出了这些方法的一个典型调用顺序：

4. Java本地方法

数据压缩往往是计算密集型的操作，考虑到性能，建议使用本地库（Native Library）来压缩和解压。在某个测试中，与Java实现的内置gzip压缩相比，使用本地gzip压缩库可以将解压时间减少50%，而压缩时间大概减少10%。

Hadoop的DEFLATE、gzip和Snappy都支持算法的本地实现，其中Apache发行版中还包含了DEFLATE和gzip的32位
和64位Linux本地压缩库（Cloudera发行版还包括Snappy压缩方法）。默认情况下，Hadoop会在它运行的平台上查找本地库。

假设有一个C
函数，它实现了某些功能，同时因为某种原因（如效率），使得用户不希望用Java语言重新实现该功能，那么Java本地方法（Native
Method）就是一个不错的选择。Java提供了一些钩子函数，使得调用本地方法成为可能，同时，JDK也提供了一些工具，协助用户减轻编程负担。

Java语言中的关键字native用于表示某个方法为本地方法，显然，本地方法是类的成员方法。下
面是一个本地方法的例子，代码片段来自Cloudera的Snappy压缩实现，在
org.apache.hadoop.io.compress.snappy包中。其中，静态方法initIDs()和方法
compressBytesDirect()用关键字native修饰，表明这是一个Java本地方法。相关代码如下：

public class SnappyCompressor implements Compressor {
  ……
  private native static void initIDs();
  private native int compressBytesDirect();
}