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Hadoop的HDFS和MapReduce子框架主要是針對大資料檔案來設計的，在小檔案的處理上不但效率低下，而且十分消耗記憶體資源(每一個小檔案佔用一個Block,每一個block的元資料都儲存在namenode的記憶體裡)。解決辦法通常是選擇一個容器，將這些小檔案組織起來統一儲存。HDFS提供了兩種型別的容器，分別是SequenceFile和MapFile。

一、SequenceFile

SequenceFile的儲存類似於Log檔案，所不同的是Log File的每條記錄的是純文字資料，而SequenceFile的每條記錄是可序列化的字元陣列。

SequenceFile可通過如下API來完成新記錄的新增操作:

        fileWriter.append(key,value)

可以看到，每條記錄以鍵值對的方式進行組織，但前提是Key和Value需具備序列化和反序列化的功能

Hadoop預定義了一些Key Class和Value Class，他們直接或間接實現了Writable介面，滿足了該功能，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
        .
        .

在儲存結構上，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，儲存壓縮演算法，使用者自定義元資料等資訊，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儲存，用來表示它的字元陣列可依次解析成：記錄的長度、Key的長度、Key值和Value值，並且Value值的結構取決於該記錄是否被壓縮。

資料壓縮有利於節省磁碟空間和加快網路傳輸，SeqeunceFile支援兩種格式的資料壓縮，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組織到一起，統一壓縮成一個block，如圖所示：

block資訊主要儲存了：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：每個block的大小是可通過io.seqfile.compress.blocksize屬性來指定的

示例：SequenceFile讀/寫 操作

1. Configuration conf=new Configuration();  
2. FileSystem fs=FileSystem.get(conf);  
3. Path seqFile=new Path("seqFile.seq");  
4. //Reader內部類用於檔案的讀取操作
5. SequenceFile.Reader reader=new SequenceFile.Reader(fs,seqFile,conf);  
6. //Writer內部類用於檔案的寫操作,假設Key和Value都為Text型別
7. SequenceFile.Writer writer=new SequenceFile.Writer(fs,conf,seqFile,Text.class,Text.class);  
8. //通過writer向文件中寫入記錄
9. writer.append(new Text("key"),new Text("value"));  
10. IOUtils.closeStream(writer);//關閉write流
11. //通過reader從文件中讀取記錄
12. Text key=new Text();  
13. Text value=new Text();  
14. while(reader.next(key,value)){  
15.     System.out.println(key);  
16.     System.out.println(value);  
17. }  
18. IOUtils.closeStream(reader);//關閉read流

二、MapFile

MapFile是排序後的SequenceFile,通過觀察其目錄結構可以看到MapFile由兩部分組成，分別是data和index。

index作為檔案的資料索引，主要記錄了每個Record的key值，以及該Record在檔案中的偏移位置。在MapFile被訪問的時候,索引檔案會被載入到記憶體，通過索引對映關係可迅速定位到指定Record所在檔案位置，因此，相對SequenceFile而言，MapFile的檢索效率是高效的，缺點是會消耗一部分記憶體來儲存index資料。

需注意的是，MapFile並不會把所有Record都記錄到index中去，預設情況下每隔128條記錄儲存一個索引對映。當然，記錄間隔可人為修改，通過MapFIle.Writer的setIndexInterval()方法，或修改io.map.index.interval屬性；

另外，與SequenceFile不同的是，MapFile的KeyClass一定要實現WritableComparable介面,即Key值是可比較的。

示例：MapFile讀寫操作

1. Configuration conf=new Configuration();  
2. FileSystem fs=FileSystem.get(conf);  
3. Path mapFile=new Path("mapFile.map");  
4. //Reader內部類用於檔案的讀取操作
5. MapFile.Reader reader=new MapFile.Reader(fs,mapFile.toString(),conf);  
6. //Writer內部類用於檔案的寫操作,假設Key和Value都為Text型別
7. MapFile.Writer writer=new MapFile.Writer(conf,fs,mapFile.toString(),Text.class,Text.class);  
8. //通過writer向文件中寫入記錄
9. writer.append(new Text("key"),new Text("value"));  
10. IOUtils.closeStream(writer);//關閉write流
11. //通過reader從文件中讀取記錄
12. Text key=new Text();  
13. Text value=new Text();  
14. while(reader.next(key,value)){  
15.     System.out.println(key);  
16.     System.out.println(key);  
17. }  
18. IOUtils.closeStream(reader);//關閉read流

2.當write流不關閉的時候，沒有辦法構造read流。也就是在執行檔案寫操作的時候，該檔案是不可讀取的。

個人理解：

mapfile就是為了解決sequencefile沒有索引的問題而設定的，我們閱讀mapfile的原始碼會發現。

/** A file-based map from keys to values.
 * 
 * <p>A map is a directory containing two files, the <code>data</code> file,
 * containing all keys and values in the map, and a smaller <code>index</code>
 * file, containing a fraction of the keys.  The fraction is determined by
 * {@link Writer#getIndexInterval()}.
 *
 * <p>The index file is read entirely into memory.  Thus key implementations
 * should try to keep themselves small.
 *
 * <p>Map files are created by adding entries in-order.  To maintain a large
 * database, perform updates by copying the previous version of a database and
 * merging in a sorted change list, to create a new version of the database in
 * a new file.  Sorting large change lists can be done with {@link
 * SequenceFile.Sorter}.
 */

mapfile包含兩個sequencefile檔案一個儲存資料一個存放索引。索引檔案應該儘量保持比較小，因為操作資料檔案時會把真個索引檔案讀取到記憶體。資料的新增和合並同sequencefile一致。

在來看看 write.append(key,value)

  /** Append a key/value pair to the map.  The key must be greater or equal
     * to the previous key added to the map. */  
    public synchronized void append(WritableComparable key, Writable val)
      throws IOException {


      checkKey(key);  


      long pos = data.getLength();      
      // Only write an index if we've changed positions. In a block compressed
      // file, this means we write an entry at the start of each block      
      if (size >= lastIndexKeyCount + indexInterval && pos > lastIndexPos) {
        position.set(pos);                        // point to current eof
        index.append(key, position);
        lastIndexPos = pos;
        lastIndexKeyCount = size;
      }


      data.append(key, val);                      // append key/value to data
      size++;
    }

我們可以看到幾個資訊：

①：if條件：size >= lastIndexKeyCount + indexInterval && pos > lastIndexPos，一個條件 key的個數 必須大於 key 上一次寫入索引檔案時key的值 + indexInterval （索引間隔，預設為128）,第二個條件 ，寫入位置即當前資料偏移量必須比上次寫入偏移量大。這樣保證了，每隔128個key值寫一次索引檔案。

②：新增的key值必須大於或等於先前的key，使用chek（）函式來確定

③：index sequencefile的寫入流 通過 index.append(key, position); 來確定索引檔案的 key和value值，其中 value 是data.getLength()的值，data是通過 FSDataOutputStream輸出流來確定當前資料在整個data檔案中的偏移量。

待續。。。

歡迎朋友們指正。