hadoop 文件合并
来自:http://blog.csdn.net/dandingyy/article/details/7490046
众所周知,Hadoop对处理单个大文件比处理多个小文件更有效率,另外单个文件也非常占用HDFS的存储空间。所以往往要将其合并起来。
1,getmerge
hadoop有一个命令行工具getmerge,用于将一组HDFS上的文件复制到本地计算机以前进行合并
参考:http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.19.2/cn/hdfs_shell.html
使用方法:hadoop fs -getmerge <src> <localdst> [addnl]
接受一个源目录和一个目标文件作为输入,并且将源目录中所有的文件连接成本地目标文件。addnl是可选的,用于指定在每个文件结尾添加一个换行符。
多嘴几句:调用文件系统(FS)Shell命令应使用 bin/hadoop fs <args>的形式。 所有的的FS shell命令使用URI路径作为参数。URI格式是scheme://authority/path。
2.putmerge
将本地小文件合并上传到HDFS文件系统中。
一种方法可以现在本地写一个脚本,先将一个文件合并为一个大文件,然后将整个大文件上传,这种方法占用大量的本地磁盘空间;
另一种方法如下,在复制的过程中上传。参考:《hadoop in action》
- import java.io.IOException;
- import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
- import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
- import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;
- import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
- import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
- import org.apache.hadoop.fs.Path;
- import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
- //参数1为本地目录,参数2为HDFS上的文件
- public class PutMerge {
- public static void putMergeFunc(String LocalDir, String fsFile) throws IOException
- {
- Configuration conf = new Configuration();
- FileSystem fs = FileSystem.get(conf); //fs是HDFS文件系统
- FileSystem local = FileSystem.getLocal(conf); //本地文件系统
- Path localDir = new Path(LocalDir);
- Path HDFSFile = new Path(fsFile);
- FileStatus[] status = local.listStatus(localDir); //得到输入目录
- FSDataOutputStream out = fs.create(HDFSFile); //在HDFS上创建输出文件
- for(FileStatus st: status)
- {
- Path temp = st.getPath();
- FSDataInputStream in = local.open(temp);
- IOUtils.copyBytes(in, out, 4096, false); //读取in流中的内容放入out
- in.close(); //完成后,关闭当前文件输入流
- }
- out.close();
- }
- public static void main(String [] args) throws IOException
- {
- String l = "/home/kqiao/hadoop/MyHadoopCodes/putmergeFiles";
- String f = "hdfs://ubuntu:9000/user/kqiao/test/PutMergeTest";
- putMergeFunc(l,f);
- }
- }
3.将小文件打包成SequenceFile的MapReduce任务
来自:《hadoop权威指南》
实现将整个文件作为一条记录处理的InputFormat:
- public class WholeFileInputFormat
- extends FileInputFormat<NullWritable, BytesWritable> {
- @Override
- protected boolean isSplitable(JobContext context, Path file) {
- return false;
- }
- @Override
- public RecordReader<NullWritable, BytesWritable> createRecordReader(
- InputSplit split, TaskAttemptContext context) throws IOException,
- InterruptedException {
- WholeFileRecordReader reader = new WholeFileRecordReader();
- reader.initialize(split, context);
- return reader;
- }
- }
实现上面类中使用的定制的RecordReader:
- /实现一个定制的RecordReader,这六个方法均为继承的RecordReader要求的虚函数。
- //实现的RecordReader,为自定义的InputFormat服务
- public class WholeFileRecordReader extends RecordReader<NullWritable, BytesWritable>{
- private FileSplit fileSplit;
- private Configuration conf;
- private BytesWritable value = new BytesWritable();
- private boolean processed = false;
- @Override
- public void close() throws IOException {
- // do nothing
- }
- @Override
- public NullWritable getCurrentKey() throws IOException,
- InterruptedException {
- return NullWritable.get();
- }
- @Override
- public BytesWritable getCurrentValue() throws IOException,
- InterruptedException {
- return value;
- }
- @Override
- public float getProgress() throws IOException, InterruptedException {
- return processed? 1.0f : 0.0f;
- }
- @Override
- public void initialize(InputSplit split, TaskAttemptContext context)
- throws IOException, InterruptedException {
- this.fileSplit = (FileSplit) split;
- this.conf = context.getConfiguration();
- }
- //process表示记录是否已经被处理过
- @Override
- public boolean nextKeyValue() throws IOException, InterruptedException {
- if (!processed) {
- byte[] contents = new byte[(int) fileSplit.getLength()];
- Path file = fileSplit.getPath();
- FileSystem fs = file.getFileSystem(conf);
- FSDataInputStream in = null;
- try {
- in = fs.open(file);
- //将file文件中 的内容放入contents数组中。使用了IOUtils实用类的readFully方法,将in流中得内容放入
- //contents字节数组中。
- IOUtils.readFully(in, contents, 0, contents.length);
- //BytesWritable是一个可用做key或value的字节序列,而ByteWritable是单个字节。
- //将value的内容设置为contents的值
- value.set(contents, 0, contents.length);
- } finally {
- IOUtils.closeStream(in);
- }
- processed = true;
- return true;
- }
- return false;
- }
- }
将小文件打包成SequenceFile:
- public class SmallFilesToSequenceFileConverter extends Configured implements Tool{
- //静态内部类,作为mapper
- static class SequenceFileMapper extends Mapper<NullWritable, BytesWritable, Text, BytesWritable>
- {
- private Text filenameKey;
- //setup在task开始前调用,这里主要是初始化filenamekey
- @Override
- protected void setup(Context context)
- {
- InputSplit split = context.getInputSplit();
- Path path = ((FileSplit) split).getPath();
- filenameKey = new Text(path.toString());
- }
- @Override
- public void map(NullWritable key, BytesWritable value, Context context)
- throws IOException, InterruptedException{
- context.write(filenameKey, value);
- }
- }
- @Override
- public int run(String[] args) throws Exception {
- Configuration conf = new Configuration();
- Job job = new Job(conf);
- job.setJobName("SmallFilesToSequenceFileConverter");
- FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
- FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
- //再次理解此处设置的输入输出格式。。。它表示的是一种对文件划分,索引的方法
- job.setInputFormatClass(WholeFileInputFormat.class);
- job.setOutputFormatClass(SequenceFileOutputFormat.class);
- //此处的设置是最终输出的key/value,一定要注意!
- job.setOutputKeyClass(Text.class);
- job.setOutputValueClass(BytesWritable.class);
- job.setMapperClass(SequenceFileMapper.class);
- return job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1;
- }
- public static void main(String [] args) throws Exception
- {
- int exitCode = ToolRunner.run(new SmallFilesToSequenceFileConverter(), args);
- System.exit(exitCode);
- }
- }
hadoop 文件合并的更多相关文章
- Hadoop MapReduce编程 API入门系列之小文件合并(二十九)
不多说,直接上代码. Hadoop 自身提供了几种机制来解决相关的问题,包括HAR,SequeueFile和CombineFileInputFormat. Hadoop 自身提供的几种小文件合并机制 ...
- 013_HDFS文件合并上传putmarge功能(类似于hadoop fs -getmerge)
场景 合并小文件,存放到HDFS上.例如,当需要分析来自许多服务器的Apache日志时,各个日志文件可能比较小,然而Hadoop更合适处理大文件,效率会更高,此时就需要合并分散的文件.如果先将所有文件 ...
- Hadoop经典案例(排序&Join&topk&小文件合并)
①自定义按某列排序,二次排序 writablecomparable中的compareto方法 ②topk a利用treemap,缺点:map中的key不允许重复:https://blog.csdn.n ...
- hive小文件合并设置参数
Hive的后端存储是HDFS,它对大文件的处理是非常高效的,如果合理配置文件系统的块大小,NameNode可以支持很大的数据量.但是在数据仓库中,越是上层的表其汇总程度就越高,数据量也就越小.而且这些 ...
- HDFS操作及小文件合并
小文件合并是针对文件上传到HDFS之前 这些文件夹里面都是小文件 参考代码 package com.gong.hadoop2; import java.io.IOException; import j ...
- MR案例:小文件合并SequeceFile
SequeceFile是Hadoop API提供的一种二进制文件支持.这种二进制文件直接将<key, value>对序列化到文件中.可以使用这种文件对小文件合并,即将文件名作为key,文件 ...
- Hive merge(小文件合并)
当Hive的输入由非常多个小文件组成时.假设不涉及文件合并的话.那么每一个小文件都会启动一个map task. 假设文件过小.以至于map任务启动和初始化的时间大于逻辑处理的时间,会造成资源浪费.甚至 ...
- hive优化之小文件合并
文件数目过多,会给HDFS带来压力,并且会影响处理效率,可以通过合并Map和Reduce的结果文件来消除这样的影响: set hive.merge.mapfiles = true ##在 map on ...
- Hadoop文件操作常用命令
1.创建目录 #hdfs dfs -mkidr /test 2.查询目录结构 #hdfs dfs -ls / 子命令 -R递归查看//查看具体的某个目录:例如#hdfs dfs -ls /test 3 ...
随机推荐
- nginx网站攻击防护
1.上上个月架构全部迁移上云以后,总的来说比较稳定,业务量也上来,可爱的坏人也来了,7X24小时不停恶意攻击我的网站,第一次收到报警是网站流入流量1分钟以内连续3次超过1000000bps,换算下1M ...
- SpringBoot下的Job定时任务
编写Job定时执行任务十分有用,能解决很多问题,这次实习的项目里做了一下系统定时更新三方系统订单状态的功能,这里用到了Spring的定时任务使用的非常方便,下面总结一下如何使用: 一,@schedul ...
- 美国谍梦第一季/全集The Americans迅雷下载
美国谍梦 第一季 The Americans Season 1 (2013)本季看点:这部背景设在80年代的剧集,故事讲述了一对被组织安排在美国生活的克格勃特工夫妻Phillip和Elizabeth, ...
- unity 打包资源及网络请求资源包
第一步 导包 在Assets新建一个Editor目录 新建一个Test类 using UnityEngine; using System.Collections; using UnityEditor; ...
- AsyncTask中各个函数详细的调用过程,初步实现异步任务
AsyncTask内部类可能会产生内存泄露的问题 解决上述内部类可能引起的内存泄露问题的方法 将AsyncTask或者Thread的子类作为单独的类文件,不持有Activity的强引用 将Async ...
- mysql 的indexof函数
LOCATE(substr,str) 返回子串substr在字符串str第一个出现的位置,如果substr不是在str里面,返回0. mysql> select LOCATE('bar', 'f ...
- 彻底理解Java的feature模式
先上一个场景:假如你突然想做饭,但是没有厨具,也没有食材.网上购买厨具比较方便,食材去超市买更放心. 实现分析:在快递员送厨具的期间,我们肯定不会闲着,可以去超市买食材.所以,在主线程里面另起一个子线 ...
- 利用Linux的Samba服务模拟NT域
利用Linux的Samba服务模拟NT域 Samba是一个与Windows NT具有相同协议的软件包.我们可以利用Samba服务来模拟 Windows NT域,使用户从Windows计算机上直接使用一 ...
- Spring框架中IoC(控制反转)的原理(转)
原文链接:Spring框架中IoC(控制反转)的原理 一.IoC的基础知识以及原理: 1.IoC理论的背景:在采用面向对象方法设计的软件系统中,底层实现都是由N个对象组成的,所有的对象通过彼此的合作, ...
- 用 .NET Memory Profiler 跟踪.net 应用内存使用情况--基本应用篇(转)
.net 框架号称永远不会发生内存泄漏,原因是其引入了内存回收的机制.但实际应用中,往往我们分配了对象但没有释放指向该对象的引用,导致对象永远无法释放.最 常见的情况就是给对象添加了事件处理函数,但当 ...