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:

压缩格式 Unix工具 算法 文件扩展名 支持多文件 可分割
DEFLATE DEFLATE .deflate
gzip gzip DEFLATE .gz
zip zip DEFLATE .zip
bzip bzip2 bzip2 .bz2
LZO lzop LZO .lzo

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:

压缩格式 对应的编码/解码器
DEFLATE org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec
gzip org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec
bzip org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec
Snappy org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec

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();  
}  

 

posted @ 2015-03-30 20:16  wuyudong  阅读(1267)  评论(0编辑  收藏  举报
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