Hadoop基于文件的数据结构及实例

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、能够把SequenceFile当做一个容器，把全部文件打包到SequenceFile类中能够高效的对小文件进行存储和处理。

3、SequenceFile文件并不依照其存储的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能够是随意类型Writable或者是自己定义Writable类型。

SequenceFile压缩

1、SequenceFile的内部格式取决于是否启用压缩。假设是。要么是记录压缩。要么是块压缩。

2、三种类型：

A．无压缩类型：假设没有启用压缩（默认设置），那么每一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同样。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，并且一般优先选择。

当记录的字节数达到最小大小，才会加入到块。

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文件格式的优点：

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．改动简单：主要负责改动对应的业务逻辑，而不用考虑详细的存储格式。

SequenceFile文件格式的坏处：

坏处是须要一个合并文件的过程。且合并后的文件将不方便查看。由于它是二进制文件。

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

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);
    }
}

执行结果：

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

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";
}

MapFile是经过排序的索引的SequenceFile，能够依据key进行查找。

与SequenceFile不同的是。 MapFile的Key一定要实现WritableComparable接口 ,即Key值是可比較的，而value是Writable类型的。

能够使用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

通过观察其文件夹结构能够看到MapFile由两部分组成，各自是data和index。

index作为文件的数据索引，主要记录了每一个Record的key值，以及该Record在文件里的偏移位置。

在MapFile被訪问的时候，索引文件会被载入到内存，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并不会把全部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，记录间隔可人为改动，通过MapFIle.Writer的setIndexInterval()方法。或改动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

详细操作与SequenceFile类似。

命令行查看二进制文件

hdfs dfs -text /liguodong/tmp.seq