http://blog.csdn.net/javaman_chen/article/details/7241087 Hadoop的HDFS和MapReduce子框架主要是针对大数据文件来设计的,在小文件的处理上不但效率低下,而且十分消耗内存资源(每一个小文件占用一个Block,每一个block的元数据都存储在namenode的内存里).解决办法通常是选择一个容器,将这些小文件组织起来统一存储.HDFS提供了两种类型的容器,分别是SequenceFile和MapFile. 一.SequenceFi…

HDFS和MR主要针对大数据文件来设计,在小文件处理上效率低.解决方法是选择一个容器,将这些小文件包装起来,将整个文件作为一条记录,可以获取更高效率的储存和处理,避免多次打开关闭流耗费计算资源.hdfs提供了两种类型的容器 SequenceFile和MapFile. 小文件问题解决方案 在原有HDFS基础上添加一个小文件处理模块,具体操作流程如下: 当用户上传文件时,判断该文件是否属于小文件,如果是,则交给小文件处理模块处理,否则,交给通用文件处理模块处理.在小文件模块中开启一定时任务,其主要功…

在一些应用中,我们需要一种特殊的数据结构来存储数据,并进行读取,这里就分析下为什么用SequenceFile格式文件. 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.前三个字节是一个Bytes S…

如果有很多的小文件,上传到HDFS集群,每个文件都会对应一个block块,一个block块的大小默认是128M,对于很多的小文件来说占用了非常多的block数量,就会影响到内存的消耗, MapReduce处理这些文件的话也是需要很多的Map来处理. 如果存在大量的小数据文件,可以使用SequenceFile. 同时使用SequenceFile还可以用SequenceFile自带的一些压缩算法来减少这些细小文件的占用空间. 1.使用SequenceFile相关代码把本地Windows上的很多小文件…

0. 说明 MapFile 介绍 && 测试 1. 介绍 对 MapFile 的介绍如下: MapFile 是带有索引的 SequenceFile MapFile 是排序的 SequenceFile 2. 测试 package hadoop.sequencefile; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs…

5.4.2         mapFile (1)定义 MapFile即为排序后的SequeneceFile,将sequenceFile文件按照键值进行排序,并且提供索引实现快速检索. (2)索引 索引取值是每隔128(默认128,可通过io.map.index.interval来修改)个键取一个键组成,将索引加载到内存,实现对mapfile文件的快速检索. (3)读写 非常类似sequenceFile,只需要换成MapFile.Reader和MapFile.Writer就可以了.执行文件写操作…

http://www.cnblogs.com/chinacloud/archive/2010/12/03/1895369.html [一]HDFS简介HDFS的基本概念1.1.数据块(block)HDFS(Hadoop Distributed File System)默认的最基本的存储单位是64M的数据块.和普通文件系统相同的是,HDFS中的文件是被分成64M一块的数据块存储的.不同于普通文件系统的是,HDFS中,如果一个文件小于一个数据块的大小,并不占用整个数据块存储空间.----------…

1.HDFS简介 HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,可以运行于廉价的商用服务器上.它所具有的高容错.高可靠性.高可扩展性.高获得性.高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储,为超大数据集(Large Data Set)的应用处理带来了很多便利. Hadoop整合了众多文件系统,在其中有一个综合性的文件系统抽象,它提供了文件系统实现的各类接口…

l扩容能力(Scalable):能可靠地(reliably)存储和处理千兆字节(PB)数据. l成本低(Economical):可以通过普通机器组成的服务器群来分发以及处理数据.这些服务器群总计可达数千个节点. l高效率(Efficient):通过分发数据,hadoop可以在数据所在的节点上并行地(parallel)处理它们,这使得处理非常的快速. l可靠性(Reliable):hadoop能自动地维护数据的多份副本,并且在任务失败后能自动地重新部署(redeploy)计算任务.   三种部署方…

1.HDFS简介 HDFS(Hadoop Distributed File System)是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,可以运行于廉价的商用服务器上.它所具有的高容错.高可靠性.高可扩展性.高获得性.高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储,为超大数据集(Large Data Set)的应用处理带来了很多便利. Hadoop整合了众多文件系统,在其中有一个综合性的文件系统抽象,它提供了文件系统实现的各类接口…