1 SequenceFile的理解
(1)SequenceFile是Hadoop用来存储二进制形式的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或者是自定义的Writable类型;
2 SequenceFile:支持数据压缩(记录压缩,块压缩)
a.无压缩类型:如果没有启用压缩(默认设置),那么每个记录就由他的记录长度(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的。 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。改最小值由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。
3 优缺点
缺点:需要一个合并文件过程,并且合并后的文件不方便查看
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;
SequenceFile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;
二、MapFile
(1)MapFile是经过排序的索引的SequenceFile,可以根据key进行查找;
(2)MapFile的key 是WritableComparable类型的,而value是Writable类型的;
(3)可以使用MapFile.fix()方法来重建索引,把SequenceFile转换成MapFile
(4)它有两个静态成员变量:
static String DATA_FILE_NAME //数据文件名
static String INDEX_FILE_NAME //索引文件名
三、实例代码
1 SequentceFile 的读写
package org.tony.file; public class SequenceFileWriter { public static String uri = "hdfs://192.168.102.136:9000"; public static String[] data = { "one,two", "three,four", "five,six", "seven,eight", "night,ten" }; public static void main(String[] args) throws IOException { write(); read(); } /** * @Title: write * @Description: (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; * @return void 返回类型 * @throws */ public static void write() throws IOException { Configuration conf = new Configuration(); FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(uri), conf); Path path = new Path("/tmp.seq"); // Path path = new Path("/tmp1.seq"); 采用压缩 IntWritable key = new IntWritable(); Text value = new Text(); SequenceFile.Writer writer = SequenceFile.createWriter(fs, conf, path, key.getClass(), value.getClass()); // SequenceFile.Writer writer = // SequenceFile.createWriter(fs,conf,path,key.getClass(),value.getClass(),CompressionType.RECORD,new // BZip2Codec()); 采用压缩,用BZip2压缩算法 for (int i = 0; i < 100; i++) { // 写入100次 key.set(100 - i); value.set(data[i % data.length]); writer.append(key, value); } IOUtils.closeStream(writer); } /** * @Title: read * @Description: (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; * @return void 返回类型 * @throws */ public static void read() throws IOException { Configuration conf = new Configuration(); FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(uri), conf); Path path = new Path("/tmp.seq"); // Path path = new Path("/tmp1.seq"); 读取压缩文件 SequenceFile.Reader reader = new SequenceFile.Reader(fs, path, conf); Writable key = (Writable) ReflectionUtils.newInstance( reader.getKeyClass(), conf); Writable value = (Writable) ReflectionUtils.newInstance( reader.getValueClass(), conf); while (reader.next(key, value)) { System.out.println("key = " + key); System.out.println("value = " + value); System.out.println("position = " + reader.getPosition()); } IOUtils.closeStream(reader); } }
2 MapFile使用
package org.tony.file; public class MapFileTest { public static String uri = "hdfs://192.168.102.136:9000"; //访问hdfs 的uri public static String[] data = { "one,two", "three,four", "five,six", "seven,eight", "night,ten" }; public static void main(String[] args) throws Exception { // write(); // read(); seqToMapFile(); } /**用Mapfile写文件 * @Title: write * @Description: (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; * @return void 返回类型 * @throws */ public static void write() throws IOException { Configuration conf = new Configuration(); FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(uri), conf); Path path = new Path("/tmpdata.map"); IntWritable key = new IntWritable(); Text value = new Text(); MapFile.Writer writer = new MapFile.Writer(conf, fs, path.toString(), key.getClass(), value.getClass()); for (int i = 0; i < 100; i++) { key.set(i + 1); value.set(data[i % data.length]); writer.append(key, value); } IOUtils.closeStream(writer); } /**用Mapfile读文件 * @Title: read * @Description: (1)创建Configuration;(2)获取FileSystem;(3)创建文件输出路径Path; (4)new一个MapFile.Reader对象;(5)得到keyClass和valueClass;(6)关闭流; * @return void 返回类型 * @throws */ public static void read() throws IOException { Configuration conf = new Configuration(); FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(uri), conf); Path path = new Path("/tmpdata.map"); MapFile.Reader reader = new MapFile.Reader(fs, path.toString(), conf); WritableComparable key = (WritableComparable) ReflectionUtils .newInstance(reader.getKeyClass(), conf); Writable value = (Writable) ReflectionUtils.newInstance( reader.getValueClass(), conf); while (reader.next(key, value)) { System.out.println("key = " + key); System.out.println("value = " + value); } IOUtils.closeStream(reader); } /**将sequence文件转换为MapFile文件 * @Title: seqToMapFile * @Description: TODO * @return void 返回类型 * @throws * 1 创建tmp1.map文件夹 * 2 复制tmp1.seq SequenceFile文件到tmp1.map文件夹下面,并重命名data $./hadoop fs -mv /tmp1.seq /tmp1.map/data * 3 运行程序 */ public static void seqToMapFile() throws Exception{ Configuration conf = new Configuration(); FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(uri), conf); Path map = new Path("/tmp1.map"); //文件夹位置 //MapFile.DATA_FILE_NAME 为seq文件移动到tmp1.map文件夹下面的文件名称 Path mapData = new Path(map,MapFile.DATA_FILE_NAME); SequenceFile.Reader reader = new SequenceFile.Reader(fs,mapData,conf); Class key = reader.getKeyClass(); Class value = reader.getValueClass(); reader.close(); long entries = MapFile.fix(fs, map, key, value, false, conf); System.out.printf("Created MapFile %s with %d entries\n",map,entries); } }
相关推荐
【标题】:“2022毕业设计,基于 Hadoop 的游戏数据分析系统源码” 这个毕业设计项目主要聚焦于使用Hadoop框架开发一个游戏数据分析系统。Hadoop是Apache软件基金会的一个开源分布式计算平台,专为处理和存储大规模...
2. **数据导入**:将数据文件(如data.txt)复制到Hadoop环境,创建Hive数据库和表结构,字段包括电影ID、名称、投票人数、类型、产地、上映时间、时长、年代、评分和首映地点。使用LOAD DATA命令将数据加载到Hive表...
在这个基于Hadoop的电信客服数据分析项目中,我们重点探讨如何利用Hadoop生态系统来解析和分析电信行业的客户通话记录,从而获取有价值的洞察。 首先,Hadoop是Apache基金会开发的一个分布式计算框架,其核心包括...
基于Hadoop技术的大数据就业岗位数据分析 作者:梁天友 邱敏 来源:《电脑知识与技术》2021年第31期 基于Hadoop技术的大数据就业岗位数据分析全文共10页,当前为第1页。 基于Hadoop技术的大数据就业岗位数据分析全文...
1. **Hadoop数据仓库Hive**:Hive是由Facebook开发的一种基于Hadoop的数据仓库工具,它允许SQL熟悉的用户对存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)上的大规模数据进行分析。Hive将结构化的数据文件映射为数据库表,提供了...
基于Hadoop的大数据处理技术及发展 大数据处理技术是当今IT行业中最热门的技术之一,其应用范围非常广泛,涉及到数据存储、数据分析、数据挖掘等多个方面。在本文中,我们将详细介绍基于Hadoop的大数据处理技术及...
DAPlant可能是本文压缩包中的一个数据分析项目实例,它可能包含了实现上述功能的源代码和文档,帮助读者更好地理解和实践基于Hadoop的数据分析系统。通过研究这个项目,我们可以学习到如何在实际环境中应用Hadoop...
Hadoop的核心设计包括Hadoop分布式文件系统(HDFS),用于存储海量数据,以及MapReduce编程模型,用于计算海量数据。 本文主要围绕Hadoop框架及其数据处理流程展开研究,并提供了实际案例实践。Hadoop不仅在存储...
本文主要研究了烟草企业基于Hadoop的数据处理研究,讨论了Hadoop平台的技术架构和项目结构,以及在烟草企业中的应用。 一、Hadoop简介 Hadoop是一个开源分布式计算平台,具有高容错性、高伸缩性等优点,允许用户将...
### 基于Hadoop的海量数据存储平台设计与开发 #### 摘要与背景 随着北部湾海洋生态资源的开发与利用,《北部湾经济区发展规划》的实施催生了一系列重大的基础研究专项和科学研究项目。这些项目在推进的过程中产生...
【基于Hadoop的大数据处理关键技术综述】 大数据,作为一种新兴的技术架构,旨在经济有效地从高频、海量、多结构和类型的复杂数据中挖掘价值。其主要特征包括高并发读写需求、海量数据的高效存储与访问以及高可扩展...
### Hadoop文件存储结构:深入理解HDFS #### 引言与目标设定 Hadoop分布式文件系统(HDFS)作为一款专为运行在廉价硬件上的分布式文件系统设计,其架构和功能设定旨在应对大规模数据集的高效管理和处理。不同于...
Hive则是基于Hadoop的数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供SQL查询功能,使得非编程背景的用户也能方便地操作大数据。 综合这些信息,我们可以推断这个系统可能的工作流程如下: 1. ...
5. **HBase**: HBase是一个非关系型数据库,基于Google的Bigtable模型,设计用于处理和存储海量结构化数据。在云盘系统中,HBase可以作为HDFS上的索引层,提供高效的数据查询和检索,比如根据文件名、时间戳等属性...
通过Hadoop,可以处理海量的电影数据,而Hive则作为一个基于Hadoop的数据仓库工具,提供了一种结构化数据的查询和分析方式,简化了大数据处理的复杂性。参考链接提供了更详尽的搭建过程和技术细节。 【标签】:涉及...
数据存储与处理:系统利用Hadoop分布式文件系统(HDFS)存储采集到的招聘数据,并使用Hadoop生态圈中的工具(如Hive、HBase等)进行数据处理和管理。Spark作为数据处理引擎,提供高性能的批处理和实时计算能力,对...