Hadoop SequenceFile数据结构介绍及读写

本文介绍了Hadoop中SequenceFile的数据结构及其读写方法。SequenceFile是Hadoop提供的一种高效的键值对存储格式,适用于批量数据处理场景。文章还提供了SequenceFile的编写和读取示例代码。

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  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》

 

Hadoop SequenceFile数据结构介绍及读写

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原文地址:http://www.cnblogs.com/yangsy0915/p/5559678.html

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