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Hadoop基于文件的数据结构及实例-Hadoop
编辑:翼宇轩 发布时间: 2015-6-8    文章来源:CSDN博客
大数据营销


基于文件的数据结构
两种文件格式:
1、SequenceFile
2、MapFile


SequenceFile


1、SequenceFile文件是Hadoop用来存储二进制形式的<key,value>对而设计的一种平面文件(Flat File)。


2、可以把SequenceFile当做一个容器,把所有文件打包到SequenceFile类中可以高效的对小文件进行存储和处理。


3、SequenceFile文件并不按照其存储的key进行排序存储,SequenceFile的内部类Writer**提供了append功能**。


4、SequenceFile中的key和value可以是任意类型Writable或者是自定义Writable类型。


SequenceFile压缩


1、SequenceFile的内部格式取决于是否启用压缩,如果是,要么是记录压缩,要么是块压缩。
2、三种类型:
A.无压缩类型:如果没有启用压缩(默认设置),那么每个记录就由它的记录长度(字节数)、键的长度,键和值组成。长度字段为四字节。


B.记录压缩类型:记录压缩格式与无压缩格式基本相同,不同的是值字节是用定义在头部的编码器来压缩。注意,键是不压缩的。


C.块压缩类型:块压缩一次压缩多个记录,因此它比记录压缩更紧凑,而且一般优先选择。当记录的字节数达到最小大小,才会添加到块。该最小值由io.seqfile.compress.blocksize中的属性定义。默认值是1000000字节。格式为记录数、键长度、键、值长度、值。


无压缩格式与记录压缩格式


块压缩格式


SequenceFile文件格式的好处
A.支持基于记录(Record)或块(Block)的数据压缩。
B.支持splittable,能够作为MapReduce的输入分片。
C.修改简单:主要负责修改相应的业务逻辑,而不用考虑具体的存储格式。
SequenceFile文件格式的坏处
坏处是需要一个合并文件的过程,且合并后的文件将不方便查看。因为它是二进制文件。


读写SequenceFile


写过程:
1)创建Configuration
2)获取FileSystem
3)创建文件输出路径Path
4)调用SequenceFile.createWriter得到SequenceFile.Writer对象
5)调用SequenceFile.Writer.append追加写入文件
6)关闭流
读过程:
1)创建Configuration
2)获取FileSystem
3)创建文件输出路径Path
4)new一个SequenceFile.Reader进行读取
5)得到keyClass和valueClass
6)关闭流


org.apache.hadoop.io 
Class SequenceFile
There are three SequenceFile Writers based on the SequenceFile.CompressionType used to compress key/value pairs:
1、Writer : Uncompressed records.
2、RecordCompressWriter : Record-compressed files, only compress values.
3、BlockCompressWriter : Block-compressed files, both keys & values are collected in 'blocks' separately and compressed. The size of the 'block' is configurable


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无压缩方式、记录压缩、块压缩实例


package SequenceFile;
import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.SequenceFile;
import org.apache.hadoop.io.SequenceFile.CompressionType;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
import org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec;
import org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils;
public class Demo01 {
final static String uri= 'hdfs://liguodong:8020/liguodong';
final static String[] data = {
'apache,software','chinese,good','james,NBA','index,pass'
};
public static void main(String[] args) throws IOException {
//1
Configuration configuration = new Configuration();
//2
FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(uri),configuration);
//3
Path path = new Path('/tmp.seq');
write(fs,configuration,path);
read(fs,configuration,path);
}
public static void write(FileSystem fs,Configuration configuration,Path path) throws IOException{
//4
IntWritable key = new IntWritable();
Text value = new Text();
//无压缩
/*@SuppressWarnings('deprecation')
SequenceFile.Writer writer = SequenceFile.createWriter
(fs,configuration,path,key.getClass(),value.getClass());*/

//记录压缩
@SuppressWarnings('deprecation')
SequenceFile.Writer writer = SequenceFile.createWriter
(fs,configuration,path,key.getClass(),
value.getClass(),CompressionType.RECORD,new BZip2Codec());
//块压缩
/*@SuppressWarnings('deprecation')
SequenceFile.Writer writer = SequenceFile.createWriter
(fs,configuration,path,key.getClass(),
value.getClass(),CompressionType.BLOCK,new BZip2Codec());*/

//5
for (int i = 0; i < 30; i++) {
key.set(100-i);
value.set(data[i%data.length]);
writer.append(key, value);
}
//6、关闭流
IOUtils.closeStream(writer);
}
public static void read(FileSystem fs,Configuration configuration,Path path) throws IOException {
//4
@SuppressWarnings('deprecation')
SequenceFile.Reader reader = new SequenceFile.Reader(fs, path,configuration);
//5
Writable key = (Writable) ReflectionUtils.newInstance
(reader.getKeyClass(), configuration);
Writable value = (Writable) ReflectionUtils.newInstance
(reader.getValueClass(), configuration);
while(reader.next(key,value)){
System.out.println('key = ' + key);
System.out.println('value = ' + value);
System.out.println('position = '+ reader.getPosition());
}
IOUtils.closeStream(reader);
}
}


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运行结果:


key = 100
value = apache,software
position = 164
key = 99
value = chinese,good
position = 197
key = 98
value = james,NBA
position = 227
key = 97
value = index,pass
position = 258
key = 96
value = apache,software
position = 294
key = 95
value = chinese,good
position = 327
......
key = 72
value = apache,software
position = 1074
key = 71
value = chinese,good
position = 1107


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MapFile


public class MapFile {
/** The name of the index file. */
public static final String INDEX_FILE_NAME = 'index';
/** The name of the data file. */
public static final String DATA_FILE_NAME = 'data';
}


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MapFile是经过排序的索引的SequenceFile,可以根据key进行查找。


与SequenceFile不同的是, MapFile的Key一定要实现WritableComparable接口 ,即Key值是可比较的,而value是Writable类型的。
可以使用MapFile.fix()方法来重建索引,把SequenceFile转换成MapFile。
它有两个静态成员变量:


static final String INDEX_FILE_NAME
static final String DATA_FILE_NAME


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通过观察其目录结构可以看到MapFile由两部分组成,分别是data和index。
index作为文件的数据索引,主要记录了每个Record的key值,以及该Record在文件中的偏移位置。


在MapFile被访问的时候,索引文件会被加载到内存,通过索引映射关系可迅速定位到指定Record所在文件位置。
因此,相对SequenceFile而言, MapFile的检索效率是高效的,缺点是会消耗一部分内存来存储index数据。
需注意的是, MapFile并不会把所有Record都记录到index中去,默认情况下每隔128条记录存储一个索引映射。当然,记录间隔可人为修改,通过MapFIle.Writer的setIndexInterval()方法,或修改io.map.index.interval属性;


读写MapFile


写过程:
1)创建Configuration
2)获取FileSystem
3)创建文件输出路径Path
4)new一个MapFile.Writer对象
5)调用MapFile.Writer.append追加写入文件
6)关闭流
读过程:
1)创建Configuration
2)获取FileSystem
3)创建文件输出路径Path
4)new一个MapFile.Reader进行读取
5)得到keyClass和valueClass
6)关闭流


具体操作与SequenceFile相似。


命令行查看二进制文件
hdfs dfs -text /liguodong/tmp.seq



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