1.下面是主要的類層次圖

2.Writable和WritableComparable的子類們基本大同小異

?

3.RawComparator和WritableComparator

舉例如下,以下以text類型的comparator每個字符從高到低位比較,對于數字類型的字符串也是比較適用的 /** A WritableComparator optimized for Text keys. */ public static class Comparator extends WritableComparator {public int compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2, int l2){int n1 = WritableUtils.decodeVIntSize(b1[s1]);int n2 = WritableUtils.decodeVIntSize(b2[s2]);return compareBytes(b1, s1 + n1, l1 - n1, b2, s2 + n2, l2 - n2);} }

4.Text類應用廣泛,值得仔細看下

5.*InputBuffer和*OutputBuffer

6.Hadoop 數據類型與文件結構 Sequence, Map, Set, Array, BloomMap Files

1.Hadoop’s?SequenceFile

SequenceFile 是 Hadoop 的一個重要數據文件類型，它提供key-value的存儲，但與傳統key-value存儲（比如hash表，btree）不同的是，它是appendonly的，于是你不能對已存在的key進行寫操作。每一個key-value記錄如下圖，不僅保存了key，value值，也保存了他們的長度。

SequenceFile 有三種壓縮態：

Uncompressed?– 未進行壓縮的狀態

Record Compressed?- 對每一條記錄的value值進行了壓縮（文件頭中包含上使用哪種壓縮算法的信息）

Block-Compressed?– 當數據量達到一定大小后，將停止寫入進行整體壓縮，整體壓縮的方法是把所有的keylength,key,vlength,value 分別合在一起進行整體壓縮

文件的壓縮態標識在文件開頭的header數據中。

在header數據之后是一個Metadata數據，他是簡單的屬性/值對，標識文件的一些其他信息。Metadata 在文件創建時就寫好了，所以也是不能更改的。

2.MapFile, SetFile, ArrayFile 及 BloomMapFile

SequenceFile 是Hadoop 的一個基礎數據文件格式，后續講的 MapFile, SetFile, ArrayFile 及 BloomMapFile 都是基于它來實現的。

• MapFile?– 一個key-value 對應的查找數據結構，由數據文件/data 和索引文件 /index 組成，數據文件中包含所有需要存儲的key-value對，按key的順序排列。索引文件包含一部分key值，用以指向數據文件的關鍵位置。
• SetFile?– 基于 MapFile 實現的，他只有key，value為不可變的數據。
• ArrayFile?– 也是基于 MapFile 實現，他就像我們使用的數組一樣，key值為序列化的數字。
• BloomMapFile?– 他在 MapFile 的基礎上增加了一個 /bloom 文件，包含的是二進制的過濾表，在每一次寫操作完成時，會更新這個過濾表
• 
  

7.值得提一下binary stream with zero-compressed encoding

/** * Serializes a long to a binary stream with zero-compressed encoding. * For -112 <= i <= 127, only one byte is used with the actual value. * For other values of i, the first byte value indicates whether the * long is positive or negative, and the number of bytes that follow. * If the first byte value v is between -113 and -120, the following long * is positive, with number of bytes that follow are -(v+112). * If the first byte value v is between -121 and -128, the following long * is negative, with number of bytes that follow are -(v+120). Bytes are * stored in the high-non-zero-byte-first order. * * @param stream Binary output stream * @param i Long to be serialized * @throws java.io.IOException */ /* * 將一個long類型的i，寫入輸出流DataOutput中 * 如果 -112 <= i <= 127，只使用一個byte表示i并寫入輸出流中 * 第一個字節表示i的正負和接下來表示i的字節數 * 如果第一個字節-113 <= v <= -120，那么i是正數，并且接下來i占的字節數是-(v+112)（也就是1到8個字節之間） * 如果第一個字節-121 <= v <= -128，那么i是負數，并且接下來的i占的字節數是-(v+120)（也就是1到8個字節之間） * 寫入時先寫i的高位，再寫低位 * */ public static void writeVLong(DataOutput stream, long i) throws IOException { if (i >= -112 && i <= 127) { stream.writeByte((byte)i); return; } int len = -112; if (i < 0) { i ^= -1L; // take one's complement' len = -120; } long tmp = i; while (tmp != 0) { tmp = tmp >> 8; len--; } stream.writeByte((byte)len); len = (len < -120) ? -(len + 120) : -(len + 112); for (int idx = len; idx != 0; idx--) { int shiftbits = (idx - 1) * 8; long mask = 0xFFL << shiftbits; stream.writeByte((byte)((i & mask) >> shiftbits)); } } 這種編碼方式的有點是照顧了絕大多數能夠使用一個byte編碼的數字，最大的缺點是，兩個byte所能編碼的數字少了很多，并且兩個byte以上長度的編碼效率都下降了。?

8.參考url

http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.20.2/api/index.html http://blog.csdn.net/ludi7125/article/details/7605719 http://www.cloudera.com/blog/2011/01/hadoop-io-sequence-map-set-array-bloommap-files/ http://blog.nosqlfan.com/html/1217.html http://jerrylead.iteye.com/blog/1181716??
http://www.itivy.com/arch/archive/2011/12/12/hadoop-writable-interface-introduction.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的org.apache.hadoop.io的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。