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将对比结果写入文件

private void compareMap(Map<String, String> Map01, Map<String, String Map02>){  

     Iterator<String> iter = Map1.keySet().iterator();

while (iter.hasNext()) {

            String testKey = iter.next();

       if(Map1.get(testId).equals(Map2.get(testId))){

                System.out.println("equals");

              }else{

                System.out.println("not equals");

            }

Hadoop的HDFS和MapReduce子框架主假使本着大数据文件来布置的,在小文件的拍卖上不止效能低下,何况那个消耗内部存款和储蓄器能源(每一个小文件占用三个Block,每贰个block的元数据都存款和储蓄在namenode的内存里)。消除办法平时是挑选贰个器皿,将这个小文件协会起来统一存储。HDFS提供了两种等级次序的容器,分别是SequenceFile和MapFile。

 

二、MapFile

MapFile是排序后的SequenceFile,通过观察其目录结构能够观望MapFile由两部分构成,分别是data和index。

index作为文件的数量索引,首要记录了种种Record的key值,以及该Record在文件中的偏移地点。在MapFile被访谈的时候,索引文件会被加载到内部存款和储蓄器,通过索引映射关系可高效定位到钦点Record所在文书地方,由此,绝对SequenceFile来说,MapFile的寻觅作用是连忙的,弱点是会消耗一部分内存来存款和储蓄index数据。

需注意的是,MapFile并不会把装有Record都记录到index中去,默许景况下每隔128条记下存款和储蓄一个索引映射。当然,记录间隔可人为修改,通过MapFIle.Writer的setIndexInterval()方法,或涂改io.map.index.interval属性;

另外,与SequenceFile分化的是,MapFile的KeyClass须求求落到实处WritableComparable接口,即Key值是可正如的。

亲自过问:MapFile读写操作

[java] view plaincopy

  1. Configuration conf=new Configuration();  
  2. FileSystem fs=FileSystem.get(conf);  
  3. Path mapFile=new Path("mapFile.map");  
  4. //Reader内部类用于文书的读取操作  
  5. MapFile.Reader reader=new MapFile.Reader(fs,mapFile.toString(),conf);  
  6. //Writer内部类用于文书的写操作,假设Key和Value都为Text类型  
  7. MapFile.Writer writer=new MapFile.Writer(conf,fs,mapFile.toString(),Text.class,Text.class);  
  8. //通过writer向文书档案中写入记录  
  9. writer.append(new Text("key"),new Text("value"));  
  10. IOUtils.closeStream(writer);//关闭write流  
  11. //通过reader从文书档案中读取记录  
  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);//关闭read流  

留神:使用MapFile或SequenceFile尽管可以化解HDFS中型Mini文件的仓库储存难题,但也会有料定局限性,如:
1.文本不协理复写操作,不能向已存在的SequenceFile(MapFile)追加存款和储蓄记录
2.当write流不闭馆的时候,没法构造read流。也正是在执行文书写操作的时候,该公文是不可读取的

private void compareMap(Map<String, String> Map01, Map<String, String Map02>){

        for (Map.Entry<String, String> entry : Map1.entrySet())
        {

           String testKey = entry.getKey();

           if(Map1.get(testId).equals(Map2.get(testId))){

                System.out.println("equals");

            }else{

                System.out.println("not equals");

            }
        }
}

一、SequenceFile

SequenceFile的存款和储蓄类似于Log文件,所差异的是Log File的每条记下的是纯文本数据,而SequenceFile的每条记下是可体系化的字符数组。

SequenceFile可透过如下API来完结新记录的丰盛操作:

        fileWriter.append(key,value)

能够观察,每条记下以键值对的章程张开集团,但前提是Key和Value需具备体系化和反类别化的职能

Hadoop预约义了部分Key Class和Value Class,他们直白或直接达成了Writable接口,满足了该作用,包蕴:

Text                                等同于Java中的String
IntWritable                   等同于Java中的Int
BooleanWritable        等同于Java中的Boolean
        .
        .

在蕴藏结构上,SequenceFile首要由一个Header后跟多条Record组成,如图所示:

图片 1

Header主要包涵了Key classname,Value classname,存储压缩算法,客户自定义元数据等新闻,其它,还含有了有些一并标志,用于快捷稳固到记录的疆界。

每条Record以键值对的秘籍展打开仓库储,用来表示它的字符数组可依次剖判成:记录的尺寸、Key的尺寸、Key值和Value值,并且Value值的组织取决于该记录是不是被审核消减。

数据压缩有助于节省磁盘空间和加快互连网传输,SeqeunceFile帮衬二种格式的数据压缩,分别是:record compression和block compression。

record compression如上海教室所示,是对每条记下的value实行压缩

block compression是将一连串的record协会到联合,统一压缩成多个block,如图所示:

图片 2

block音信首要囤积了:块所含有的记录数、每条记下Key长度的汇集、每条记下Key值的聚焦、每条记下Value长度的集合和每条记下Value值的集合

注:每一个block的深浅是可透过io.seqfile.compress.blocksize属性来钦命的

示例:SequenceFile读/写 操作

[java] view plaincopy

  1. Configuration conf=new Configuration();  
  2. FileSystem fs=FileSystem.get(conf);  
  3. Path seqFile=new Path("seqFile.seq");  
  4. //Reader内部类用于文书的读取操作  
  5. SequenceFile.Reader reader=new SequenceFile.Reader(fs,seqFile,conf);  
  6. //Writer内部类用于文书的写操作,假如Key和Value都为Text类型  
  7. SequenceFile.Writer writer=new SequenceFile.Writer(fs,conf,seqFile,Text.class,Text.class);  
  8. //通过writer向文书档案中写入记录  
  9. writer.append(new Text("key"),new Text("value"));  
  10. IOUtils.closeStream(writer);//关闭write流  
  11. //通过reader从文书档案中读取记录  
  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);//关闭read流  
   public static void write(String file, String valueOfMap1, String valueOfMap2) {

        try {
            BufferedWriter input = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(
                    new FileOutputStream(file, true)));
            input.write("Map1Output: " + valueOfMap1 + "rn");
            input.write("Map2Output: " + valueOfmap2 + "rn");
            input.newLine();
            input.close();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

PS:假设急需将结果(同样的value、不一致的value)写入文件,则足以写一个write方法,在每一趟打字与印刷写入文件,Gavin件地方参数就能够

#先是种用entry

在main方法调用并传递参就能够了,

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