HDFS提供了两种类型的容器，分别是SequenceFile和MapFile。...SequenceFile SequenceFile文件是Hadoop用来存储二进制形式的key-value对而设计的一种平面文件(Flat File)。...SequenceFile文件并不保证其存储的key-value数据是按照key的某个顺序存储的，同时不支持append操作（虽然写数据方法名叫做append）。...在SequenceFile文件中，每一个key-value被看做是一条记录(Record)，因此基于Record的压缩策略，SequenceFile文件可支持三种压缩类型: NONE:对records...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。
Hadoop SequenceFile Hadoop提供的SequenceFile文件格式提供一对key,value形式的不可变的数据结构。...同时，HDFS和MapReduce job使用SequenceFile文件可以使文件的读取更加效率。...SequenceFile的格式 SequenceFile的格式是由一个header 跟随一个或多个记录组成。...SequenceFile的MapFile 一个MapFile可以通过SequenceFile的地址，进行分类查找的格式。...在将key和value写入Sequence File前，首先将每行所在的位置写入(writer.getLength()) 读取SequenceFile文件: 首先需要创建SequenceFile.Reader
问题导读 1.什么是SequenceFile？ 2.如何 通过 源码实现SequenceFile压缩？ 3.SequenceFile格式压缩有什么优点和缺点？...1.SequenceFile是什么 1.1 SequenceFile概述 1.1.sequenceFile文件是Hadoop用来存储二进制形式的对而设计的一种平面文件(Flat...1.2.可以把SequenceFile当做是一个容器，把所有的文件打包到SequenceFile类中可以高效的对小文件进行存储和处理。...1.3.SequenceFile文件并不按照其存储的Key进行排序存储，SequenceFile的内部类Writer提供了append功能。...1.2：SequenceFile支持数据压缩 2.1.SequenceFIle的内部格式取决于是否启用压缩，如果是压缩，则又可以分为记录压缩和块压缩。
最近测试Hadoop数据一致性，发现Hadoop SequenceFile BLOCK压缩类型（io.seqfile.compression.type=BLOCK）的文件存在数据丢失情况，对此进行研究并解决...先来了解SequenceFile BLOCK压缩类型的数据写入机制： BLOCK压缩类型的SequenceFile数据结构图 ?...BLOCK压缩类型的SequenceFile.Writer实现类为SequenceFile.BlockCompressWriter，写入流程如下： 1.写入头部信息：版本信息，压缩类型信息，压缩算法类信息
ext string, ip string, file_size string, down_sudo string) STORED AS RCFILE ; 因rcfile 和SequenceFile
很多人知道hive常用的存储格式有三种，textfile,sequencefile,rcfile，但是却说不清楚这三种格式的干什么用的，本质有有什么区别？适合什么时候用？...textfile,sequencefile和rcfile的三种存储格式的本质和区别 ?
例如：SequenceFile本身的结构已经设计了对内容进行压缩，所以对于SequenceFile文件的压缩，并不是先生成SequenceFile文件，再对文件进行压缩；而是生成SequenceFile...最终压缩后，对外仍然体现为一个SequenceFile。RCFile、ORCFile、Parquet、Avro对于压缩的处理方式与SequenceFile相同。...使用cat查看.snappy文件，可以看到是压缩后的文本： SequenceFile文件 SequenceFile是Hadoop API提供的一种二进制文件，它将数据以的形式序列化到文件中...hive中的SequenceFile继承自hadoop API的SequenceFile,不过它的key为空，使用value存放实际的值，这样是为了避免MR在运行map阶段的排序过程。...•SequenceFile,Deflate压缩 查看数据文件，是一个密文的文件。
Hive表类型 Hive支持的表类型，或者称为存储格式有：TextFile、SequenceFile、RCFile、ORC、Parquet、AVRO。 ?...但在TextFile表压缩后再进行解压，即反序列化时，耗费的时间很大，是SequenceFile的十几倍。...SequenceFile SequenceFile同样是行式存储的表，它的存储格式为Hadoop支持的二进制文件，比如在MapReduce中数据读入和写出所使用的数据；其中Key为读取数据的行偏移量，Value...为SequenceFile真正存储的数据，所以它在Hadoop中处理时，会减少文件转换所需要的时间。...所以如果在生产中，需要数据进行行式存储、原生支持压缩，且要满足一定的性能要求，那么可以使用SequenceFile这种存储方式。
关于 SequenceFile 。 考虑日志文件，其中每一行文本代表一条日志记录。纯文本不适合记录二进制类型的数据。...SequenceFile 也可以作为小文件的容器。HDFS和Mapreduce 是针对大文件优化的，所以通过 SequenceFile 类型将小文件包装起来，可以获得更高效率的存储和处理。...SequenceFile的读操作 从头到尾读取顺序文件不外乎创建 SequenceFile.reader 实例后反复调用 next() 方法迭代读取记录。读取的是哪条记录与使用的序列化框架有关。...关于MapFile MapFile 是已经排过序的 SequenceFile ，它有索引，所以可以按键查找。索引本身就是一个 SequenceFile ，包含 map 中的一小部分键。...主数据文件则是另一个 SequenceFIle ,包含了所有的 map 条目，这些条目都按照键顺序进行了排序。
在反序列化过程中，必须逐个字符判断是不是分隔符和行结束符，因此反序列化开销会比SequenceFile高几十倍。...SEQUENCEFILE 压缩数据文件可以节省磁盘空间，但Hadoop中有些原生压缩文件的缺点之一就是不支持分割。...sequencefile支持三种压缩选择：NONE，RECORD，BLOCK。Record压缩率低，RECORD是默认选项，通常BLOCK会带来较RECORD更好的压缩性能。...SequenceFile压缩率最低，查询速度一般，将数据存放到sequenceFile格式的hive表中，这时数据就会压缩存储。三种压缩格式NONE，RECORD，BLOCK。是可分割的文件格式....相比TEXTFILE和SEQUENCEFILE，RCFILE由于列式存储方式，数据加载时性能消耗较大，但是具有较好的压缩比和查询响应。
4.2.2 SequenceFile 通常解决”小文件问题”的回应是：使用 SequenceFile。这种方法的思路是，使用文件名作为 key，文件内容作为 value，如下图。 ?...我们回到10,000个100KB大小的小文件问题上，你可以编写一个程序将合并为一个 SequenceFile，然后你可以以流式方式处理（直接处理或使用 MapReduce） SequenceFile。...将现有数据转换为 SequenceFile 可能会很慢。但是，完全可以并行创建一个一个的 SequenceFile 文件。...向前看，最好设计好数据管道，如果可能的话，将源数据直接写入 SequenceFile，而不是作为中间步骤写入小文件。...与 HAR 文件不同，没有办法列出 SequenceFile 中的所有键，所以不能读取整个文件。
基于文件的SequenceFile sequenceFile文件是Hadoop用来存储二进制形式的[Key,Value]对而设计的一种平面文件(Flat File)。...可以把SequenceFile当做是一个容器，把所有的文件打包到SequenceFile类中可以高效的对小文件进行存储和处理。...SequenceFile文件并不按照其存储的Key进行排序存储，SequenceFile的内部类Writer提供了append功能。...一般来说使用SequenceFile都会使用块级压缩....但是SequenceFile只支持Java, SequenceFile一般用来作为小文件的容器使用, 防止小文件占用过多的NameNode内存空间来存储其在DataNode位置的元数据。
什么是sequenceFile？...sequenceFile文件是Hadoop用来存储二进制形式的[Key,Value]对而设计的一种平面文件(Flat File)。...可以把SequenceFile当做是一个容器，把所有的文件打包到SequenceFile类中可以高效的对小文件进行存储和处理。...SequenceFile文件并不按照其存储的Key进行排序存储，SequenceFile的内部类Writer提供了append功能。...SequenceFile中的Key和Value可以是任意类型Writable或者是自定义Writable。
org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes; import org.apache.hadoop.io.BytesWritable; import org.apache.hadoop.io.SequenceFile...static String inpath = "/fayson/picHbase"; static String outpath = "/fayson/out"; static SequenceFile.Writer...(fileSystem, conf, new Path(outpath), Text.class, BytesWritable.class); //递归遍历文件夹，并将文件下的文件写入sequenceFile...reader = new SequenceFile.Reader(fileSystemSeq, new Path(outpath), conf); Text key = new Text...in.read(buffer); BytesWritable value = new BytesWritable(buffer); //写成SequenceFile
Hive六种存储格式： AVRO、ORC、PARQUET、RCFILE、SEQUENCEFILE、TEXTFFILE （avro、orc、parquet、rcfile、sequencefile、textfile...org.apache.hadoop.hive.ql.io.RCFileInputFormat' OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.RCFileOutputFormat' STORED AS SEQUENCEFILE
SequenceFile(int dependency1) { this.dependency1 = dependency1; } } <bean id="<em>sequenceFile</em>" class...SequenceFile(String dependency2) { this.dependency2 = dependency2; } public SequenceFile(...int dependency1) { this.dependency1 = dependency1; } } <bean id="<em>sequenceFile</em>" class="com.market.<em>SequenceFile</em>...= dependency2; } } <constructor-arg value...(int dependency) { this.dependency = dependency; } } <bean id="sequenceFile" class="com.market.SequenceFile
一、 Hive文件存储格式 Hive支持的存储格式有： textfile、sequencefile、orc和parquet这几种格式。Hive 的存储方式有列式存储和行式存储。...textfile和sequencefile的存储格式是给予行存储的；而orc和parquet是基于列存储的(实质上也不是完全的列存储。...sequencefile是一种二进制文件，以K-V的形式序列化到文件里，这种文件格式是可压缩和可分割的。 orc是hive 0.11版本里引入的一种新的存储格式。...sequencefile行存储 存储空间的消耗最大 压缩的文件可以分割和合并 查询效率高，但需要通过text文件转化来加载 orc列存储 1.节省存储空间 2.查询效率高 3.压缩快parquet
读写 SequenceFile 文件 SequenceFile 文件是 Hadoop 用来存储二进制形式的 key-value 对而设计的一种平面文件(Flat File)。 ...Spark 有专门用来读取 SequenceFile 的接口。在 SparkContext 中，可以调用 sequenceFile keyClass, valueClass。 ...注意：SequenceFile 文件只针对 PairRDD 1....2.读取 SequenceFile 文件 // 注意: 需要指定泛型的类型 sc.sequenceFile[String, Int] scala> val rdd1 = sc.sequenceFile[...//hadoop002:9000/seqFiles") rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[16] at sequenceFile
②使用SequenceFile存储。文件名作为 key，文件内容作为 value。在实践中这种方式非常有效。...比如对于10,000个100KB大小的小文件问题，可以编写一个程序将合并为一个 SequenceFile，然后你可以以流式方式处理（直接处理或使用 MapReduce） SequenceFile。...HBase 将数据存储在 Map Files（带索引的 SequenceFile）中，如果你需要随机访问来执行 MapReduce 流式分析，这是一个不错的选择。
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