标准文件格式可以指文本格式,也可以指二进制文件类型.前者包括逗号分隔值(Comma-Separated Value,CSV和可扩展的标记语言文本(Extensible Markup Language. XML)格式 , 后者包括图像.
Hadoop最强大的一个功能就是可以存储任何一种格式的数据. 原始的数据格式能够在线访问,数据完全保真.
Hadoop非常常见的一个应用是日志(如网络日志和服务器日志)存储于分析.文本数据当然也可以是其他很多格式,包括CSV文件和邮件之类的非结构化数据.在Hadoop中存储文本数据时,主要是考虑文件在系统中的组织形式.另外,因为文本文件会非常快速的消耗Hadoop集群的存储空间 ,所以虽好对其压缩.还有一点需要谨记,使用文本格式存储数据会因类型转换带来额外开销
数据的使用方式会影响压缩格式的选择.如果是为了存档,可能会选择压缩率最高的压缩方式.如果数据需要使用MapReduce进行处理,那么可能选择一种支持分片的压缩格式.可分片格式允许Hadoop将文件分成不同分片进行处理,这对数据的高效并行处理至关重要.
在许多(甚至大多数)场景中,运用SequenceFile, Avro等容器格式都能带来益处,因此容器格式是文本等大部分文件类型的优选格式.此外,容易格式还能够支持可分片的压缩.
XML和JSON这样的结构化格式是文本文件格式中比较特殊的一种. XML和JSON文件比较难分片,Hadoop也没有为这种格式提供内置的InputFormat.在Hadoop中,JSON格式比XML跟俺处理,因为这里没有标记可以标识记录的开始与结束.处理这类格式时,你可以有一下两个选择进行参考:
使用类似于Avro的容器格式.将数据转化为Avro的内容,从而为数据存储与数据处理提供更加紧密,有效的方法.使用处理XML或JSON文件的专用库,比如,说到XML, Pig的PiggyBank库(https://cwiki.apache.org/confluence/display/PIG/PiggyBank)中就有XMLLoader可供使用.而JSON则可以利用Elephant Bird 项目 (https://github.com/twitter/elephant-bird)提供的LzoJsonInputFormat.Hadoop中最常见的源数据格式是文本. 但Hadoop也可以处理二进制文件(比如图像).对于Hadoop上的大多数应用场景来说,二进制文件的存储和处理最好能使用Sequencefile之类的容器格式.如果二进制数据的每个分片大雨64MB,则可以考虑使用该二进制数据自己的格式,无需使用容器格式
转载于:https://www.cnblogs.com/bilaisheng/p/10211005.html
相关资源：JAVA上百实例源码以及开源项目