hadoop 学习笔记 四 -----hadoop I/O

1.LocalFileSystem 执行客户端的校验和验证

public static void main(String[] args) throws Exception {String uri = args[0];Configuration conf = new Configuration();// 执行客户端的校验和验证，系统在么一个需操作的文件目录新建一个.filename.crc的隐藏文件，//大小由io.bytes.per.checksum控制FileSystem fs = new LocalFileSystem();fs.initialize(URI.create(uri), conf);}

2.RawLocalFileSystem 禁用校验的计算

public static void main(String[] args) throws Exception {String uri = args[0];Configuration conf = new Configuration();FileSystem fs = new RawLocalFileSystem();fs.initialize(URI.create(uri), conf);}

3.压缩

创建一个file.gz的压缩文件：gzip -p file

4.CompressionCodec 对数据流进行压缩和解压缩

public static void main(String[] args) throws Exception {//Configuration conf = new Configuration();CompressionCodec codec = (CompressionCodec) ReflectionUtils.newInstance(FileSystemCat.class, conf);CompressionOutputStream out = codec.createOutputStream(System.out);IOUtils.copyBytes(System.in, out, 4096, false);}

5.CompressionCodecFactory得到CompressionCodec

        public static void main(String[] args) throws Exception {String uri = args[0];Configuration conf = new Configuration();FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(uri), conf);CompressionCodecFactory factory = new CompressionCodecFactory(conf);CompressionCodec codec = factory.getCodec(new Path(uri));//...}

6.批量解压和压缩，使用codepool压缩池

public static void main(String[] args) throws Exception {String uri = args[0];Configuration conf = new Configuration();FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(uri), conf);CompressionCodecFactory factory = new CompressionCodecFactory(conf);CompressionCodec codec = factory.getCodec(new Path(uri));Compressor compressor = CodecPool.getCompressor(codec);CompressionOutputStream out =codec.createOutputStream(System.out, compressor);IOUtils.copyBytes(System.in, out, 4096, false);out.flush();CodecPool.returnCompressor(compressor);//不同的数据流之间可以来回复制数据，}

7.MapReduce作业输出进行压缩配置：mapred.output.compress设置为true，mapred.output.compression.codec属性设置为打算使用压缩的codec的类名

mapred.output.compression.type设置压缩格式，默认为RECORD：针对每条记录进行压缩，BLOCK：针对一组进行压缩（推荐）

8.

9.序列化：将结构化对象转化为字节流，可以实现网络传输和磁盘写入永久保存；反序列化：将字节流转回结构化对象。hadoop上体现：进程通信和永久存储

10.RPC:远程过程调用。

11.writable 接口：是hadoop的核心，大多数MapReduce程序都会为键值使用它。

11.1 定义两个方法：write(DataOutput out) 和 readFields(DataInput in) 

11.2IntWritable 对象 set()设置值，deserialize()从刚写的输出数据中读取数据，get() 获取数值

11.3 WritableComparable 和 comparator  

11.4 

12.Text类型：Text是针对utf-8序列的Writable类

13. BytesWritable 对二进制数据数组的封装。它序列化格式为一个用于指定后面数据字节数的整数域（4个字节），后跟字节本身。

14. NullWritable 是Writable的一个特殊的类，序列化长度为0，可以充当占位符。

15.ObjectWritable 和 GenericWritable 

16.Writable集合类：ArrayWritable，TwoDArrayWritable，MapWritable，SortMapWritable。

17.序列化框架：Serialization ，io.serizalization属性设置为一个由句点分隔的类名列表，默认值为WritableSerizlization。

18.序列化：IDL（接口定义语言）

19.avro 是一个独立于编程语言的数据序列化系统。

20.SequenceFile 小文件容器。

21.MapFile 是已经排序的SequenceFile，加入了搜索键的索引。