HDFS之SequenceFile和MapFile

 Hadoop的HDFS和MapReduce子框架主要是針對大數據文件來設計的，在小文件的處理上不但效率低下，並且十分消耗磁盤空間(每個小文件佔用一個Block,HDFS默認block大小爲64M)。解決辦法一般是選擇一個容器，將這些小文件組織起來統一存儲。HDFS提供了兩種類型的容器，分別是SequenceFile和MapFile。

1、SequenceFile

SequenceFile的存儲相似於Log文件，所不一樣的是Log File的每條記錄的是純文本數據，而SequenceFile的每條記錄是可序列化的字符數組。

SequenceFile可經過以下API來完成新記錄的添加操做:

fileWriter.append(key,value)

能夠看到，每條記錄以鍵值對的方式進行組織，但前提是Key和Value需具有序列化和反序列化的功能

Hadoop預約義了一些Key Class和Value Class，他們直接或間接實現了Writable接口，知足了該功能，包括：

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

在存儲結構上，SequenceFile主要由一個Header後跟多條Record組成，如圖所示：

Header主要包含了Key classname，Value classname，存儲壓縮算法，用戶自定義元數據等信息，此外，還包含了一些同步標識，用於快速定位到記錄的邊界。

每條Record以鍵值對的方式進行存儲，用來表示它的字符數組可依次解析成：記錄的長度、Key的長度、Key值和Value值，而且Value值的結構取決於該記錄是否被壓縮。

數據壓縮有利於節省磁盤空間和加快網絡傳輸，SeqeunceFile支持兩種格式的數據壓縮，分別是：record compression和block compression。

record compression如上圖所示，是對每條記錄的value進行壓縮

block compression是將一連串的record組織到一塊兒，統一壓縮成一個block，如圖所示：

block信息主要存儲了：塊所包含的記錄數、每條記錄Key長度的集合、每條記錄Key值的集合、每條記錄Value長度的集合和每條記錄Value值的集合

注：每一個block的大小是可經過io.seqfile.compress.blocksize屬性來指定的

示例：SequenceFile讀/寫 操做
java代碼：

Configuration conf=new Configuration();  
FileSystem fs=FileSystem.get(conf);  
Path seqFile=new Path("seqFile.seq");  
//Reader內部類用於文件的讀取操做  
SequenceFile.Reader reader=new SequenceFile.Reader(fs,seqFile,conf);  
//Writer內部類用於文件的寫操做,假設Key和Value都爲Text類型  
SequenceFile.Writer writer=new SequenceFile.Writer(fs,conf,seqFile,Text.class,Text.class);  
//經過writer向文檔中寫入記錄  
writer.append(new Text("key"),new Text("value"));  
IOUtils.closeStream(writer);//關閉write流  
//經過reader從文檔中讀取記錄  
Text key=new Text();  
Text value=new Text();  
while(reader.next(key,value)){  
    System.out.println(key);  
    System.out.println(value);  
}  
IOUtils.closeStream(reader);//關閉read流

 

2、MapFile

MapFile是排序後的SequenceFile,經過觀察其目錄結構能夠看到MapFile由兩部分組成，分別是index和data。

index做爲文件的數據索引，主要記錄了每一個Record的key值，以及該Record在文件中的偏移位置。在MapFile被訪問的時候,索引文件會被加載到內存，經過索引映射關係可迅速定位到指定Record所在文件位置，所以，相對SequenceFile而言，MapFile的檢索效率是高效的，缺點是會消耗一部份內存來存儲index數據。

需注意的是，MapFile並不會把全部Record都記錄到index中去，默認狀況下每隔128條記錄存儲一個索引映射。固然，記錄間隔可人爲修改，經過MapFIle.Writer的setIndexInterval()方法，或修改io.map.index.interval屬性；

另外，與SequenceFile不一樣的是，MapFile的KeyClass必定要實現WritableComparable接口,即Key值是可比較的。

示例：MapFile讀寫操做
java代碼：

Configuration conf=new Configuration();  
FileSystem fs=FileSystem.get(conf);  
Path mapFile=new Path("mapFile.map");  
//Reader內部類用於文件的讀取操做  
MapFile.Reader reader=new MapFile.Reader(fs,mapFile.toString(),conf);  
//Writer內部類用於文件的寫操做,假設Key和Value都爲Text類型  
MapFile.Writer writer=new MapFile.Writer(conf,fs,mapFile.toString(),Text.class,Text.class);  
//經過writer向文檔中寫入記錄  
writer.append(new Text("key"),new Text("value"));  
IOUtils.closeStream(writer);//關閉write流  
//經過reader從文檔中讀取記錄  
Text key=new Text();  
Text value=new Text();  
while(reader.next(key,value)){  
    System.out.println(key);  
    System.out.println(key);  
}  
IOUtils.closeStream(reader);//關閉read流

 注意：使用MapFile或SequenceFile雖然能夠解決HDFS中小文件的存儲問題，但也有必定侷限性，如：
1.文件不支持複寫操做，不能向已存在的SequenceFile(MapFile)追加存儲記錄。
2.當write流不關閉的時候，沒有辦法構造read流。也就是在執行文件寫操做的時候，該文件是不可讀取的。