HDFS之SequenceFile和MapFile

Hadoop的HDFS和MapReduce子框架主要是针对大数据文件来设计的，在小文件的处理上不但效率低下，而且十分消耗内存资源(每一个小文件占用一个Block,每一个block的元数据都存储在namenode的内存里)。解决办法通常是选择一个容器，将这些小文件组织起来统一存储。HDFS提供了两种类型的容器，分别是SequenceFile和MapFile。

一、SequenceFile#

SequenceFile的存储类似于Log文件，所不同的是Log File的每条记录的是纯文本数据，而SequenceFile的每条记录是可序列化的字符数组。

SequenceFile可通过如下API来完成新记录的添加操作:

        fileWriter.append(key,value)

可以看到，每条记录以键值对的方式进行组织，但前提是Key和Value需具备序列化和反序列化的功能

Hadoop预定义了一些Key Class和Value Class，他们直接或间接实现了Writable接口，满足了该功能，包括：

Text                                等同于Java中的String
IntWritable                   等同于Java中的Int
BooleanWritable        等同于Java中的Boolean
        .
        .

在存储结构上，SequenceFile主要由一个Header后跟多条Record组成，如图所示：

Header主要包含了Key classname，Value classname，存储压缩算法，用户自定义元数据等信息，此外，还包含了一些同步标识，用于快速定位到记录的边界。

每条Record以键值对的方式进行存储，用来表示它的字符数组可依次解析成：记录的长度、Key的长度、Key值和Value值，并且Value值的结构取决于该记录是否被压缩。

数据压缩有利于节省磁盘空间和加快网络传输，SeqeunceFile支持两种格式的数据压缩，分别是：record compression和block compression。

record compression如上图所示，是对每条记录的value进行压缩

block compression是将一连串的record组织到一起，统一压缩成一个block，如图所示：

block信息主要存储了：块所包含的记录数、每条记录Key长度的集合、每条记录Key值的集合、每条记录Value长度的集合和每条记录Value值的集合

注：每个block的大小是可通过io.seqfile.compress.blocksize属性来指定的

示例：SequenceFile读/写 操作

Configuration conf=new Configuration();
FileSystem fs=FileSystem.get(conf);
Path seqFile=new Path("seqFile.seq");
//Reader内部类用于文件的读取操作
SequenceFile.Reader reader=new SequenceFile.Reader(fs,seqFile,conf);
//Writer内部类用于文件的写操作,假设Key和Value都为Text类型
SequenceFile.Writer writer=new SequenceFile.Writer(fs,conf,seqFile,Text.class,Text.class);
//通过writer向文档中写入记录
writer.append(new Text("key"),new Text("value"));
IOUtils.closeStream(writer);//关闭write流
//通过reader从文档中读取记录
Text key=new Text();
Text value=new Text();
while(reader.next(key,value)){
    System.out.println(key);
    System.out.println(value);
}
IOUtils.closeStream(reader);//关闭read流

二、MapFile#

MapFile是排序后的SequenceFile,通过观察其目录结构可以看到MapFile由两部分组成，分别是data和index。

index作为文件的数据索引，主要记录了每个Record的key值，以及该Record在文件中的偏移位置。在MapFile被访问的时候,索引文件会被加载到内存，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并不会把所有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，记录间隔可人为修改，通过MapFIle.Writer的setIndexInterval()方法，或修改io.map.index.interval属性；

另外，与SequenceFile不同的是，MapFile的KeyClass一定要实现WritableComparable接口,即Key值是可比较的。

示例：MapFile读写操作

 

Configuration conf=new Configuration();
FileSystem fs=FileSystem.get(conf);
Path mapFile=new Path("mapFile.map");
//Reader内部类用于文件的读取操作
MapFile.Reader reader=new MapFile.Reader(fs,mapFile.toString(),conf);
//Writer内部类用于文件的写操作,假设Key和Value都为Text类型
MapFile.Writer writer=new MapFile.Writer(conf,fs,mapFile.toString(),Text.class,Text.class);
//通过writer向文档中写入记录
writer.append(new Text("key"),new Text("value"));
IOUtils.closeStream(writer);//关闭write流
//通过reader从文档中读取记录
Text key=new Text();
Text value=new Text();
while(reader.next(key,value)){
    System.out.println(key);
    System.out.println(key);
}
IOUtils.closeStream(reader);//关闭read流

注意：使用MapFile或SequenceFile虽然可以解决HDFS中小文件的存储问题，但也有一定局限性，如：
1.文件不支持复写操作，不能向已存在的SequenceFile(MapFile)追加存储记录
2.当write流不关闭的时候，没有办法构造read流。也就是在执行文件写操作的时候，该文件是不可读取的