Hadoop SequenceFile数据结构介绍及读写

　　在一些应用中，我们需要一种特殊的数据结构来存储数据，并进行读取，这里就分析下为什么用SequenceFile格式文件。

Hadoop SequenceFile

　　Hadoop提供的SequenceFile文件格式提供一对key,value形式的不可变的数据结构。同时，HDFS和MapReduce job使用SequenceFile文件可以使文件的读取更加效率。

SequenceFile的格式

　　SequenceFile的格式是由一个header 跟随一个或多个记录组成。前三个字节是一个Bytes SEQ代表着版本号，同时header也包括key的名称，value class , 压缩细节，metadata，以及Sync markers。Sync markers的作用在于可以读取任意位置的数据。

　　在recourds中，又分为是否压缩格式。当没有被压缩时，key与value使用Serialization序列化写入SequenceFile。当选择压缩格式时，record的压缩格式与没有压缩其实不尽相同，除了value的bytes被压缩，key是不被压缩的。

　　在Block中，它使所有的信息进行压缩，压缩的最小大小由配置文件中，io.seqfile.compress.blocksize配置项决定。

SequenceFile的MapFile

　　一个MapFile可以通过SequenceFile的地址，进行分类查找的格式。使用这个格式的优点在于，首先会将SequenceFile中的地址都加载入内存，并且进行了key值排序，从而提供更快的数据查找。

写SequenceFile文件:

　　将key按100-1以IntWritable object进行倒叙写入sequence file,value为Text objects格式。在将key和value写入Sequence File前，首先将每行所在的位置写入(writer.getLength())

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.Text;

import java.io.IOException;
import java.net.URI;

public class SequenceFileWriteDemo {

  private static final String[] DATA = {
    "One, two, buckle my shoe",
    "Three, four, shut the door",
    "Five, six, pick up sticks",
    "Seven, eight, lay them straight",
    "Nine, ten, a big fat hen"
  };

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    String uri = args[0];
    Configuration conf = new Configuration();
    FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(uri), conf);
    Path path = new Path(uri);

    IntWritable key = new IntWritable();
    Text value = new Text();
    SequenceFile.Writer writer = null;
    try {
      writer = SequenceFile.createWriter(fs, conf, path,
          key.getClass(), value.getClass());

      for (int i = 0; i < 100; i++) {
        key.set(100 - i);
        value.set(DATA[i % DATA.length]);
        System.out.printf("[%s]\t%s\t%s\n", writer.getLength(), key, value);
        writer.append(key, value);
      }
    } finally {
      IOUtils.closeStream(writer);
    }
  }
}

读取SequenceFile文件:

　　首先需要创建SequenceFile.Reader实例，随后通过调用next()函数进行每行结果集的迭代(需要依赖序列化).

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.SequenceFile;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
import org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils;

import java.io.IOException;
import java.net.URI;

public class SequenceFileReadDemo {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    String uri = args[0];
    Configuration conf = new Configuration();
    FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(uri), conf);
    Path path = new Path(uri);

    SequenceFile.Reader reader = null;
    try {
      reader = new SequenceFile.Reader(fs, path, conf);
      Writable key = (Writable)
        ReflectionUtils.newInstance(reader.getKeyClass(), conf);
      Writable value = (Writable)
        ReflectionUtils.newInstance(reader.getValueClass(), conf);
      long position = reader.getPosition();
      while (reader.next(key, value)) {
　　　　 //同步记录的边界
        String syncSeen = reader.syncSeen() ? "*" : "";
        System.out.printf("[%s%s]\t%s\t%s\n", position, syncSeen, key, value);
        position = reader.getPosition(); // beginning of next record
      }
    } finally {
      IOUtils.closeStream(reader);
    }
  }
}

参考文献: 《Hadoop:The Definitive Guide, 4th Edition》