1. 如何解析压缩的sequencefile 文件
您好. 当然可以, 可以看看mahout源码里,有一些工具类。自个写也行 如果还有问题,可以继续追问,感谢。
2. maprece中如何处理sequencefile的输入文件
使用SequenceFileInputFormat即可处理sequencefile输入文件
3. hadoop的SequenceFile.Reader中的同步信息是什么意思
是Writer写上的,和hadoop没有关系,sequencefile只是hadoop提供的一种内置的文件格式,并提供了Reader和Writer, 你自己也可以版实现的,;
因为权sequencefile是二进制的存储,在reader seek之后,reader就找不到正确的其实record起始位置了,同步信息就是用来校验找到新的record起始位置的。
4. hadoop sequencefile 怎么使用
1.SequenceFile特点:是 Hadoop 的一个重要数据文件类型,它提供key-value的存储,但与传统key-value存储(比如hash表,btree)不同的是,它是appendonly的,于是你不能对已存在的key进行写操作。
2.SequenceFile 有三种压缩态:
1 Uncompressed – 未进行压缩的状
2.record compressed - 对每一条记录的value值进行了压缩(文件头中包含上使用哪种压缩算法的信息)
3. block compressed – 当数据量达到一定大小后,将停止写入进行整体压缩,整体压缩的方法是把所有的keylength,key,vlength,value 分别合在一起进行整体压缩
3.结构组成:
3.1 header数据:保存文件的压缩态标识;
3.2 Metadata数据:简单的属性/值对,标识文件的一些其他信息。Metadata 在文件创建时就写好了,所以也是不能更改
3.3 追加的键值对数据
3.4 流存储结构:流的存储头字节格式:
Header: *字节头”SEQ”, 后跟一个字节表示版本”SEQ4”,”SEQ6”.//这里有点忘了 不记得是怎么处理的了,回头补上做详细解释
*keyClass name
*valueClass name
*compression boolean型的存储标示压缩值是否转变为keys/values值了
*blockcompression boolean型的存储标示是否全压缩的方式转变为keys/values值了
*compressor 压缩处理的类型,比如我用Gzip压缩的Hadoop提供的是GzipCodec什么的..
*元数据 这个大家可看可不看的
4.扩展实现:
4.1 MapFile 一个key-value 对应的查找数据结构,由数据文件/data 和索引文件 /index 组成,数据文件中包含所有需要存储的key-value对,按key的顺序排列。索引文件包含一部分key值,用以指向数据文件的关键位置
4.2 SetFile – 基于 MapFile 实现的,他只有key,value为不可变的数据。
4.3 ArrayFile – 也是基于 MapFile 实现,他就像我们使用的数组一样,key值为序列化的数字。
4.4 BloomMapFile – 他在 MapFile 的基础上增加了一个 /bloom 文件,包含的是二进制的过滤表,在每一次写操作完成时,会更新这个过滤表。
5.使用如下:主要是Writer和Reader对象完成文件的添加和读功能,应用demo参照下面链接,其中Map端以SequenceFileInputFormat格式接收,Map的key-value应为SequenceFile保持一致。
5. 如何读取hadoop压缩的序列化文件
Hadoop序列化文件主要用于解决大量小文件问题,SequenceFile是Hadoop API提供的一种二进制文件支持。这种二进制文件直接将<key,value>对序列化到文件中,一般对小文件可以使用这种文件合并,即将文件名作为key,文件内容作为value序列化到大文件中。
理解点:
1、二进制数据格式,在hadoop上进行mr任务时使用,一般是中间过程mr的输入输出数据
2、有一定的格式:头部+内容。头部标示SEQ
3、可通过read读取,
${JAVA_HOME}/bin/java -cp ${HADOOP_LIB}/hadoop-2-core.jar:${HADOOP_LIB}/commons-logging-1.0.4.jar:${bin} sequencefile.SequenceFileReader $fileName
4、读写会用到用到commons-logging-1.0.4.jar hadoop-2-core.jar sequencefile.env sequencefile.jar 等
好处:
1)支持压缩,且可定制为基于Record或Block压缩(Block级压缩性能较优)
2)本地化任务支持:因为文件可以被切分,因此MapRece任务时数据的本地化情况应该是非常好的。
3)难度低:因为是Hadoop框架提供的API,业务逻辑侧的修改比较简单。
坏处:需要一个合并文件的过程,且合并后的文件将不方便查看。
SequenceFile 是一个由二进制序列化过的key/value的字节流组成的文本存储文件,它可以在map/rece过程中的input/output 的format时被使用。在map/rece过程中,map处理文件的临时输出就是使用SequenceFile处理过的。
SequenceFile分别提供了读、写、排序的操作类。
SequenceFile的操作中有三种处理方式:
1) 不压缩数据直接存储。 //enum.NONE
2) 压缩value值不压缩key值存储的存储方式。//enum.RECORD
3)key/value值都压缩的方式存储。//enum.BLOCK
SequenceFile提供了若干Writer的构造静态获取。
//SequenceFile.createWriter();
SequenceFile.Reader使用了桥接模式,可以读取SequenceFile.Writer中的任何方式的压缩数据。
三种不同的压缩方式是共用一个数据头,流方式的读取会先读取头字节去判断是哪种方式的压缩,然后根据压缩方式去解压缩并反序列化字节流数据,得到可识别的数据。
流的存储头字节格式:
Header:
*字节头”SEQ”, 后跟一个字节表示版本”SEQ4”,”SEQ6”.//这里有点忘了 不记得是怎么处理的了,回头补上做详细解释
*keyClass name
*valueClass name
*compression boolean型的存储标示压缩值是否转变为keys/values值了
*blockcompression boolean型的存储标示是否全压缩的方式转变为keys/values值了
*compressor 压缩处理的类型,比如我用Gzip压缩的Hadoop提供的是GzipCodec什么的..
*元数据 这个大家可看可不看的
所有的String类型的写操作被封装为Hadoop的IO API,Text类型writeString()搞定。
未压缩的和只压缩values值的方式的字节流头部是类似的:
*Header
*RecordLength记录长度
*key Length key值长度
*key 值
*是否压缩标志 boolean
*value
6. rdd不支持saveassequencefile怎么解决
弹性分布式数据集(RDD,Resilient Distributed Datasets),它具备像MapRece等数据流模型的容错特性,并且允许开发人员在版大型集群上执行权基于内存的计算。现有的数据流系统对两种应用的处理并不高效:一是迭代式算法,这在图应用和机器学习领域很常见;二是交互式数据挖掘工具。这两种情况下,将数据保存在内存中能够极大地提高性能。为了有效地实现容错,RDD提供了一种高度受限的共享内存,即RDD是只读的,并且只能通过其他RDD上的批量操作来创建。尽管如此,RDD仍然足以表示很多类型的计算,包括MapRece和专用的迭代编程模型(如Pregel)等
7. hive 中的压缩格式 rcfile,textfile,sequencefile 各有什么区别
TextFile:
Hive默认格式,数据不做压缩,磁盘开销大,数据解析开销大。回
可结合Gzip、Bzip2、Snappy等使用(系统自答动检查,执行查询时自动解压),但使用这种方式,hive不会对数据进行切分,从而无法对数据进行并行操作。
8. 能由SequenceFile文件读出来Text格式的吗
您好.
当然可以, 可以看看mahout源码里,有一些工具类。自个写也行
如果还有问题,可以继续追问,感谢。
9. 在hadoop中,小文件(比如很多张jpg的图)利用SequenceFile合并成一个文件后,想还原成原先的小文件,怎么做
需要另外存一个meta信息,包括文件名和偏移量
10. sequencefile和mapfile可以追加内容吗
using UnityEngine;
using System.Collections;
//引入命名空间版权
using System;
using System.Data;
using System.Data.Odbc;
public class RaderData : MonoBehaviour