数据完整性
检测数据是否损坏的常见措施是，在数据第一次引入系统时计算校验和（checksum）。并在数据通过一个不可靠地通道进行传输时再次计算校验和，这样就能发现数据是否损坏。当然校验和也是可能损坏的，由于校验和相对于数据小很多，所以损坏的可能性十分小。
常见的错误检测码是CRC-32（循环冗余校验），任何大小的数据输入均计算得到一个32位的整数校验和。
HDFS的数据完整性
有io.bytes.per.checksum指定字节的数据计算校验和。默认为512个字节，而CRC-32校验和是4个字节，所以存储校验和的而外开销低于1%
每个datanode都持久保存一个校验和日志。datanode会在后台运行一个DataBlockScanner，定期验证datanode上的所有数据块。
通过复制完好的副本修复损坏的数据块。
LocalFileSystem
在客户端执行校验和验证
ChecksumFileSystem
向其他无校验和系统加入校验和。
压缩
好处：减少存储文件的磁盘空间；加速数据在网络和磁盘上的传输。目前有DEFLATE、Gzip、bzip2、LZO和Snappy。其中，bzip2压缩的文件的可切分，LZO在预处理阶段建立索引的情况下也可以实现压缩文件的切分。可切分压缩格式尤其适合MapReduce处理。
codec
实现了压缩-解压缩算法。即一个对CompressionCodec接口的实现，CompressionCodec包含两个方法，createOutputStream()和createInputStream()，分别对输入/输出数据流进行压缩和解压。
通过CompressionCodecFactory推断CompressionCodec：读取压缩文件时，通过压缩文件名推断使用哪个codec。例如以下代码片段：
CompressionCodecFactory factory = new CompressionCodecFactory(conf); CompressionCodec codec = factory.getCodec(inputPath);
为了性能最好使用原生类库来实现压缩和解压缩（相对于内置的java实现）。
压缩和输入分片
应该选择哪种压缩格式呢，对于巨大的、没有存储边界的文件，可以考虑以下选项：
1、存储未经压缩的文件；
2、使用支持切分的压缩格式，如bzip2；
3、在应用中将文件切分成块，并使用任意一种压缩格式为每个数据块建立压缩文件（不论它是否支持切分），在这种情况下要合理地选择数据块的大小，以确保压缩后数据块的大小接近hdfs块的大小；
4、使用顺序文件（SequenceFile 类），它支持压缩和切片。
5、使用Avro数据文件，支持其他多种语言读写。
可以考虑存档格式，但文件不会压缩。
在MapReduce中使用压缩
map阶段产生数据时，对齐进行压缩存盘（可以使用LZO，快速压缩），之后通过网络传输到reducer节点。下面是在作业中启动map任务输出gzip压缩格式的代码：
Configuration conf = new Configuration();
conf.setBoolean("mapred.compress.map.output", true);
conf.setClass("mapred.map.output.compression.codec", GzipCodec.class,CompressionCodec.class);
Job job = new Job(conf);
序列化
序列化：将结构化对象转化为字节流，以便在网络上传输或写到磁盘进行永久保存。
反序列化：就是将字节流转回结构化对象的过程。（例，磁盘上的字节转为一个对象）
两大领域：进程间通信和永久存储
在hadoop中，多个节点上进程间的通信是通过“远程过程调用”（RPC）实现
RPC序列化特点：紧凑、快速、可扩展、互操作
Hadoop的序列化格式：writable
Writable接口
两个方法：一个将状态写入DataOutPut二进制流，一个正好相反。
RawComparator接口：该接口直接比较数据流中的记录，无需先把数据流反序列化为对象，这样便避免了新建对象的额外开销。
Writable类
Writable类的层次结构
对整型数据编码，可采用定长格式和变长格式（变长格式更节省空间）。
Text：对应于java.lang.String，但有所不同，Text变长，操作少，有时需要将text转为java的String格式。
其他类及接口：不列了...
实现定制的Writable类型
通过定制writable类型可以完全控制二进制表示和排序顺序。
序列化框架
除了Writable，hadoop还允许其他序列化机制，如java serialization（不如writable高效）。
java serialization是序列化图对象的通用机制，有序列化和反序列化开销（really？！，跟图有什么内在的联系，有待进一步探究）
序列化IDL
Apache Thrift和google的Protocol Buffers是两个比较流行的序列化框架，但Mapreduce对其支持有限。
Avro
独立于编程语言的数据序列化系统。用于跨语言编程（这里省略，用到时再查阅）
基于文件的数据结构
SequenceFile、MapFile是为了存储小文件而设计的容器类，将小文件组织起来统一存储。有关这两个类的详细介绍可以参阅：http://blog.csdn.net/javaman_chen/article/details/7241087