hadoop2.x之IO：基于文件的数据结构
备注
二进制文件广义上讲是所有文件（在物理上所有文件都是二进制编码）。狭义上是指文本文件以外的文件
。而文本文件又是指ASCII或unicode编码的文件，二者在物理上没有本质的区别，只是逻辑上的概念。所以二进制文件在这里指的是所有文件。
Hadoop主要处理日志文件，其中每一行文本代表一条日志记录。在MapReduce的数据处理中，处理结果是用key-value的格式传递给下一过程的。我们可以看到，在前面的"气象数据集"的例子中 ,Mapper类的参数是以key-value的形式传入的，并且是逐行传入。Hadoop提供了一个用来为二进制键值对提供持久数据结构的类SequenceFile。他主要解决了两个问题：
- 将二进制文件（例如日志）转化为键值对的方式存储。
- 可以作为小文件的容器，可以将小文件包装起来，作为一个大文件处理。使HDFS和MapReduce效率更高。
1. SequenceFile写操作
通过静态方法个SequenceFile.createWriter()方法可以创建一个SequenceFile对象，并返回一个个SequenceFile.Writer实例，该示例可以通过append()方法在文件末尾追加键值对。
例如：
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
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.Writer;
import org.apache.hadoop.io.SequenceFile.Writer.Option;
import org.apache.hadoop.io.Text;
public class SequenceFileWriterDemo{
private static final String[] DATAS = new String[]{
"Hello World","きょうはいいてんきですね","It's a Nice Day Today","今天天气很好啊","[Tomcat 2.x] xxx xxx, xxx"
};
public static void main(String[] args) throws Exception {
String uri = args[0];
Path path = new Path(uri);
Configuration conf = new Configuration();
IntWritable key = new IntWritable();
Text value = new Text();
SequenceFile.Writer writer = null;
try {
Option[] options = new Option[]{
Writer.file(path),
Writer.keyClass(key.getClass()),
Writer.valueClass(value.getClass())
};
writer = SequenceFile.createWriter(conf,options);
for (int i = 0; i < DATAS.length; i++) {
key.set(i + 1);
value.set(DATAS[i].getBytes());
System.out.println("["+writer.getLength()+"]"+"\t"+key+"\t"+value);
writer.append(key, value);
}
writer.close();
} catch (Exception e) {
IOUtils.closeStream(writer);
}
}
运行结果：
[grid@tiny01 ~]$ hadoop SequenceFileWriterDemo file:///home/grid/result.seq
[128] 1 Hello World
[160] 2 きょうはいいてんきですね
[213] 3 It's a Nice Day Today
[255] 4 今天天气很好啊
[297] 5 [Tomcat 2.x] xxx xxx, xxx
由于这是二进制文件我们无法直接读取，下面会介绍读取方式。
2. SequenceFile读操作
上面我们将数据存储到了result.seq中，现在我们就要取出他来。SequenceFile使用next()函数来遍历文件的，如果读到文件末尾则返回false。
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.SequenceFile;
import org.apache.hadoop.io.SequenceFile.Reader;
import org.apache.hadoop.io.SequenceFile.Reader.Option;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
import org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils;
public class SequenceFileReaderDemo{
public static void main(String[] args) throws Exception {
String uri = args[0];
Path path = new Path(uri);
Configuration conf = new Configuration();
SequenceFile.Reader reader = null;
try {
Option[] options = new Option[]{
Reader.file(path),
};
reader = new SequenceFile.Reader(conf,options);
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)) {
System.out.println("["+position+"]"+"\t"+key+"\t"+value);
position = reader.getPosition();
}
reader.close();
} catch (Exception e) {
IOUtils.closeStream(reader);
}
}
}
运行结果：
[grid@tiny01 ~]$ hadoop SequenceFileReaderDemo file:///home/grid/result.seq
[128] 1 Hello World
[160] 2 きょうはいいてんきですね
[213] 3 It's a Nice Day Today
[255] 4 今天天气很好啊
[297] 5 [Tomcat 2.x] xxx xxx, xxx
我们就可以按行读取了。
3.MapFile
下面我们要介绍一下MapFile。MapFile是已经排过序的SequenceFile，在上面的程序中我们虽然给二进制文件添加了key，但是我们没有排序和创建索引。而MapFile则在SequenceFile的基础上排序并创建了索引。我们可以看看上面的程序中如果将key变为随机值后创建的文件的结果：
key.set((int)(Math.random()*1000));
写入后读取的文件([hadoop fs -text 文件名]是Hadoop自带的SequenceFile读取程序)
grid@tiny01 input]$ hadoop SequenceFileWriterDemo2 file:///home/grid/result2.seq
[128] 615 Hello World
[160] 156 きょうはいいてんきですね
[213] 460 It's a Nice Day Today
[255] 823 今天天气很好啊
[297] 288 [Tomcat 2.x] xxx xxx, xxx
[grid@tiny01 input]$ hadoop fs -text file:///home/grid/result2.seq
615 Hello World
156 きょうはいいてんきですね
460 It's a Nice Day Today
823 今天天气很好啊
288 [Tomcat 2.x] xxx xxx, xxx
我们可以看见是没有排序的。
4. MapFile的写操作
实际上MapFile的写操作和SequenceFile相同，先新建一个MapFile.Writer实例，再调用append()方法写入文件。
需要注意的是MapFile的键必须是WritableComparable类型的实例。值必须是Writable类型的实例。
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.MapFile;
import org.apache.hadoop.io.MapFile.Writer;
import org.apache.hadoop.io.SequenceFile.Writer.Option;
import org.apache.hadoop.io.Text;
public class MapFileWriterDemo{
private static final String[] DATAS = new String[]{
"Hello World",
"きょうはいいてんきですね",
"It's a Nice Day Today",
"今天天气很好啊",
"[Tomcat 2.x] xxx xxx, xxx"
};
public static void main(String[] args) throws Exception {
String uri = args[0];
Path path = new Path(uri);
Configuration conf = new Configuration();
IntWritable key = new IntWritable();
Text value = new Text();
MapFile.Writer writer = null;
try {
Option[] options = new Option[]{
Writer.keyClass(key.getClass()),
Writer.valueClass(value.getClass())
};
writer = new MapFile.Writer(conf, path, options);
for (int i = 0; i < DATAS.length * 100; i++) {
key.set(i + 1);
value.set(DATAS[i%DATAS.length].getBytes());
writer.append(key, value);
}
writer.close();
} catch (Exception e) {
IOUtils.closeStream(writer);
e.printStackTrace();
}
}
}
注意使用：SequenceFile.Writer.Option
在hadoop下运行：
[grid@tiny01 ~]$ hadoop MapFileWriterDemo file:///home/grid/result3.map
17/08/11 02:28:59 INFO compress.CodecPool: Got brand-new compressor [.deflate]
17/08/11 02:28:59 INFO compress.CodecPool: Got brand-new compressor [.deflate]
运行后创建一个名为result3.map的文件夹,下面会有两个文件：index和data都是SequenceFile文件。
[grid@tiny01 result3.map]$ pwd
/home/grid/result3.map
[grid@tiny01 result3.map]$ ll
总用量 28
-rw-r--r--. 1 grid grid 21328 8月 11 02:44 data
-rw-r--r--. 1 grid grid 229 8月 11 02:44 index
[grid@tiny01 result3.map]$ hadoop fs -text file:///home/grid/result3.map/data | head -10
1 Hello World
2 きょうはいいてんきですね
3 It's a Nice Day Today
4 今天天气很好啊
5 [Tomcat 2.x] xxx xxx, xxx
6 Hello World
7 きょうはいいてんきですね
8 It's a Nice Day Today
9 今天天气很好啊
10 [Tomcat 2.x] xxx xxx, xxx
[grid@tiny01 result3.map]$ hadoop fs -text file:///home/grid/result3.map/index
1 128
129 5545
257 10970
385 16417
解释一下：
MapFile是包含data和index两个文件的文件夹。这两个文件都是SequenceFile，data中包含所有数据,index包含一部分键和数据行的偏移量的映射。在上面的例子中，每隔128个键会创建一个索引。记录下该键的偏移量。
我们可以设置间隔。当间隔大的时候我们需要更少的内存，但是由于间隔大所以访问效率较低；当间隔小的时候，我们需要更多的内存但是访问效率就会提高。
5. MapFile的读操作
对于MapFile的遍历和上面的SequenceFile中是相同的，因此不作介绍了。
这里介绍MapFile特有的get()方法，用于随机访问文件中的数据：
public Writable get(WritableComparable key ,Writable val )
如果目标条目存在则返回目标条目，否则返回null
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.MapFile;
import org.apache.hadoop.io.SequenceFile.Reader;
import org.apache.hadoop.io.SequenceFile.Reader.Option;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
public class MapFileGetReaderDemo{
public static void main(String[] args) throws Exception {
int key = Integer.parseInt(args[0]);
String uri = args[1];
Path path = new Path(uri);
Configuration conf = new Configuration();
MapFile.Reader reader = null;
try {
Option[] options = new Option[]{
Reader.file(path),
};
reader = new MapFile.Reader(path, conf,options);
Writable writable = reader.get(new IntWritable(key), new Text());
System.out.println(writable.toString());
reader.close();
} catch (Exception e) {
IOUtils.closeStream(reader);
}
}
}
运行结果：
[grid@tiny01 ~]$ hadoop MapFileGetReaderDemo 20 file:///home/grid/result3.map
[Tomcat 2.x] xxx xxx, xxx
6. 参考资料
[1] Hadoop:The Definitive Guide,Third Edition, by Tom White. Copyright 2013 Tom White,978-1-449-31152-0
