Uber 是以共享出行为主业的科技公司，使用了 Hadoop Distributed File System（HDFS）来进行大规模的数据处理和存储。为了提高 HDFS I/O 利用率，Uber开发了许多优化技术，下面将介绍 Uber 的 HDFS I/O 利用率优化实践。
- 数据在内存中的不断写入
Uber 利用了Hadoop中提供的数据复制机制（replication）和提交时（commit）的机制，提高了HDFS I/O的效率。 首先，Uber将数据持久化到内存上，然后在将数据写回磁盘之前，将数据复制到多台机器上以实现冗余，从而避免了频繁读取磁盘的开销。其次，在提交时，Uber将所有文件的更改保存在哈希表中，在将更改写回到磁盘之前进行批处理，以减少写操作的数量和等待时间。
- 更快的数据写入和读取
Uber利用了YARN和Hadoop MapReduce的技术，提高了HDFS I/O的读取和写入速度。 Uber采用了YARN作为Hadoop集群的资源管理器，这使数据能够更高效地在集群中分配。 此外，Uber使用MapReduce技术来减少磁盘I / O的开销。 MapReduce将大型数据集分解成可以同时处理的小型任务，并将结果分开分析。这使得硬件资源得到了最大程度的利用，从而提高了HDFS I / O利用率。
- 数据分区和索引
Uber利用Hadoop的分区和索引技术，提高了HDFS I/O的效率。 Uber使用了Hash Partitioner，这允许数据被分割成容易处理的部分，并可同时处理小型任务，从而避免了数据分区和大小分配的问题。 Uber还使用Bloom Filter索引允许在海量数据集中进行快速查找和数据过滤，以提高查询速度并减少I / O操作的数量。
- 更好的数据压缩
Uber利用Hadoop中提供的压缩技术，提高了HDFS I/O的效率。 Hadoop支持多种压缩算法来压缩数据，从而将数据量降低到最小。 Uber使用Snappy作为压缩算法来压缩数据，并减少读写磁盘的操作次数。Snappy优点是解压缩速度快，CPU资源消耗少，从而提高了HDFS I/O的速度。
综上所述，Uber对于HDFS I/O利用率进行了多项技术优化，包括利用数据复制、提交机制，更快的数据写入和读取，数据分区和索引，更好的数据压缩等。这些优化技术的应用，使HDFS I/O利用率得以提升，进而促进Uber业务及其数据处理的发展。
