我每天都会收到很多别人发来的gzip文件（*.gz），在放到hdfs中分析之前，我需要检查所有文件的完整性（损坏的文件会被删除），如果我在本地机器上用gzip-t文件名检查的话，是可以的，但是整个过程太慢了，因为文件量很大，而且大多数文件都足够大，使得本地验证成为一项耗时的工作。
因此，我转而使用hadoop作业来执行并行验证，每个文件都将在Map器中进行验证，并将损坏的文件路径输出到一个文件中，以下是我的代码：
在hadoop作业设置中：

Job job = new Job(getConf());
job.setJarByClass(HdfsFileValidateJob.class);
job.setMapperClass(HdfsFileValidateMapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
job.setNumReduceTasks(0);
job.setInputFormatClass(JustBytesInputFormat.class);

在mapper中：

public class HdfsFileValidateMapper extends Mapper<JustBytesWritable, NullWritable, Text, NullWritable> {
  private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(HdfsFileValidateJob.class);

  private ByteArrayOutputStream bos;

  @Override
  protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
    /* specify a split size(=HDFS block size here) for the ByteArrayOutputStream, which prevents frequently allocating
     * memory for it when writing data in [map] method */
    InputSplit inputSplit = context.getInputSplit();
    bos = new ByteArrayOutputStream((int) ((FileSplit) inputSplit).getLength());
  }

  @Override
  protected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
    InputSplit inputSplit = context.getInputSplit();
    String filePath = ((FileSplit) inputSplit).getPath().toUri().getPath();   // e.g. "/user/hadoop/abc.txt"

    bos.flush();
    byte[] mergedArray = bos.toByteArray();   // the byte array which stores the data of the whole file
    if (!testUnGZip(mergedArray)) {   // broken file
      context.write(new Text(filePath), NullWritable.get());
    }
    bos.close();
  }

  @Override
  public void map(JustBytesWritable key, NullWritable value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    bos.write(key.getBytes());
  }

  /**
   * Test whether we can un-gzip a piece of data.
   *
   * @param data The data to be un-gzipped.
   * @return true for successfully un-gzipped the data, false otherwise.
   */
  private static boolean testUnGZip(byte[] data) {
    int numBytes2Read = 0;
    ByteArrayInputStream bis = null;
    GZIPInputStream gzip = null;
    try {
      bis = new ByteArrayInputStream(data);
      gzip = new GZIPInputStream(bis);
      byte[] buf = new byte[1024];
      int num;
      while ((num = gzip.read(buf, 0, buf.length)) != -1) {
        numBytes2Read += num;
        if (numBytes2Read % (1024 * 1024) == 0) {
          LOG.info(String.format("Number of bytes read: %d", numBytes2Read));
        }
      }
    } catch (Exception e) {
      return false;
    } finally {
      if (gzip != null) {
        try {
          gzip.close();
        } catch (IOException e) {
          LOG.error("Error while closing GZIPInputStream");
        }
      }
      if (bis != null) {
        try {
          bis.close();
        } catch (IOException e) {
          LOG.error("Error while closing ByteArrayInputStream");
        }
      }
    }
    return true;
  }
}

其中我使用了两个名为justbytesinputformat和justbyteswritable的类，可以在这里找到：https://issues.apache.org/jira/secure/attachment/12570327/justbytes.jar
通常情况下，这个解决方案可以很好地工作，但是当单个gzip文件足够大（例如1.5g）时，hadoop作业将由于java堆空间问题而失败，原因很明显：对于每个文件，我首先将所有数据收集到内存缓冲区中，最后进行一次性验证，所以文件大小不能太大。
所以我修改了部分代码：

private boolean testUnGzipFail = false;

  @Override
  protected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
    InputSplit inputSplit = context.getInputSplit();
    String filePath = ((FileSplit) inputSplit).getPath().toUri().getPath();   // e.g. "/user/hadoop/abc.txt"

    if (testUnGzipFail) {   // broken file
      context.write(new Text(filePath), NullWritable.get());
    }
  }

  @Override
  public void map(JustBytesWritable key, NullWritable value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    if (!testUnGZip(key.getBytes())) {
      testUnGzipFail = true;
    }
  }

这个版本修复了hadoop作业失败的问题，但是它根本不能正常工作！在我的e2e测试中，一个非常好的gzip文件（大小：1.5g）将被视为损坏的文件！
所以我的问题是：如何正确地进行验证，并避免将单个文件的所有内容读入内存的问题？
如有任何意见，我们将不胜感激，提前谢谢。