企业自有数据格式杂乱，MapReduce如何搞定？

本文作为《Hadoop从入门到精通》大型专题第三章的最后一篇文章，主要介绍了SequenceFile和Avro之外的其它数据格式，以及与MapReduce的兼容性，并介绍了企业常用的自定义数据格式或CSV格式如何作为MapReduce作业输入等内容。

3.4 柱状存储

当数据写入I/O设备(比如文件或关系数据库中的表)时，布局该数据的常见方式是基于行，这意味着第一行的所有字段将首先被写入，紧接着是第二行的所有字段，依此类推。这是大多数关系型数据库默认的导出表方式，对于大多数据序列化格式(如XML，JSON和Avro容器文件)也是如此。

列式存储的工作方式则有些不同，其首先按列对数据进行排序，然后按行排列。首先写入所有记录第一个字段的值，然后是第二个字段，依此类推。图3.12显示了两种存储方案在数据布局方式上的差异。

图3.12 行和列存储系统数据布局方式

以柱状形式存储数据有两大主要好处：

• 读取列式数据的系统可以有效提取列的子集，从而减少I/O。基于行的系统通常需要读取整行，即使只需要一列或两列。

• 在编写柱状数据(例如run-length编码和位打包)时可以进行优化，以有效压缩正在写入的数据大小。通用压缩方案适用于压缩列式数据，因为压缩最适用于具有大量重复数据的文件。

因此，在处理有过滤或投影需求的大型数据集时，列式文件格式最有效，这正是OLAP类型用例以及MapReduce中常用的方式。

Hadoop中使用的大多数据格式(如JSON和Avro)都是有序的，这意味着在读取和写入这些文件时无法应用前面提到的优化。想象一下，图3.12中的数据位于Hive表中，你将执行以下查询：

如果数据是以基于行的格式布局，则必须读取每一行，即使只需要读取价格列。在面向列的表格中，只会读取价格列，这可能会导致处理大型数据集时大幅缩短处理时间。在Hadoop中可以使用许多列式存储选项：

• RCFile是Hadoop中第一个可用的柱状格式，是Facebook和学术界在2009年合作研发的。RCFile是一个基本的柱状格式，支持单独的列存储、列压缩和读取期间投影，但是没有其他更高级的技术，例如run-length编码(游标编码或行程编码)。 因此，Facebook从RCFile转移到ORC文件。

• ORC文件由Facebook和Hortonworks创建，以解决RCFile的缺点，与RCFile相比，它的序列化优化可以产生更小的数据大小，使用索引启用谓词下推以优化查询，过滤以跳过与列不匹配的谓词。ORC文件与Hive类型系统完全集成，可以支持嵌套结构。

• Parquet是Twitter和Cloudera合作开发的，它采用ORC文件用于生成压缩文件。Parquet是一种与语言无关的格式，具有正式的使用规范。

RCFile和ORC文件旨在主要支持Hive，而Parquet独立于所有Hadoop工具，并尝试最大化与Hadoop生态系统兼容。表3.2显示了这些格式如何与各种工具和语言集成。

表3.2 Hadoop支持的列式存储格式

Elephant Bird提供了用RCFile使用Thrift和Protocol Buffers的能力。本节，由于考虑到与前一章节提及的Avro等对象模型的兼容性，我将专注于介绍Parquet。

3.4.1 了解对象模型和存储格式

在开始使用之前，我将介绍一些Parquet的概念，这些对于理解Parquet和Avro(以及Thrift和Protocol Buffers)之间的相互作用非常重要：

• 对象模型是数据的内存表示。Parquet公开了一个简单的对象模型，它可以作为示例参考也仅此而已。Avro，Thrift和Protocol Buffers是功能齐全的对象模型。一个例子是Avro Stock类，它由Avro生成，使用Java POJO对模式进行丰富建模。

• 存储格式是数据模型的序列化表示。Parquet是一种以列为导向的序列化数据存储格式。Avro，Thrift和Protocol Buffers都是以行为导向的序列化数据存储格式。

• Parquet对象模型转换器负责将对象模型转换为Parquet数据类型，反之亦然。 Parquet与许多转换器捆绑在一起，以最大限度提高Parquet的互操作性和采用率。

图3.13 Parquet存储格式和对象模型转换器

Parquet的独特之处在于支持常见对象模型(如Avro)的转换器。数据以Parquet二进制形式存储，但是当处理数据时，用户依然可以选择首选对象模型，例如Avro。这种方式的好处在于：用户可继续使用Avro等丰富的对象模型与数据交互，并使用Parquet将数据有效地放置在磁盘上。

存储格式互操作性

存储格式通常不可互操作，当将Avro和Parquet结合在一起时，就相当于结合了Avro对象模型和Parquet存储格式。因此，如果现有的Avro数据位于使用Avro存储格式序列化的HDFS中，则无法使用Parquet存储格式读取，因为这是两种截然不同的数据编码方式。 反之亦然——使用普通的Avro方法(例如MapReduce中的AvroInputFormat)无法读取Parquet，必须使用Parquet输入格式实现和Hive SerDes来处理Parquet数据。

总而言之，如果希望以列形式序列化数据，请选择Parquet。选择Parquet后，需要确定要使用的对象模型。建议选择企业中使用最多的对象模型，如果不清楚则建议使用Avro(前一章节介绍了Avro的优势)。

3.4.2 Parquet 和Hadoop生态系统

Parquet的目标是最大限度支持整个Hadoop生态系统。，目前已支持MapReduce，Hive，Pig，Impala和Spark，我们希望未来能看到起得到其他系统的支持，比如Sqoop。

由于Parquet是标准文件格式，因此任何一种技术都可读取编写好的Parquet文件。 最大限度地提高对Hadoop生态系统的支持对于文件格式的成功至关重要，而Parquet有望成为大数据中无处不在的文件格式。

此外，Parquet没有专注于特定的技术子集——用Parquet官网的话来说，“在生态系统支持方面，我们对玩游戏不感兴趣”(http://parquet.io)。 这意味着该项目的主要目标是最大限度支持可能使用的工具，这一点非常重要，毕竟技术雷达上会不断出现新的工具。

3.4.3 Parquet block和page sizes

图3.14 显示了Parquet文件格式的高级表示，并突出了关键概念。

通过命令行读取Parquet文件

Parquet是一种二进制存储格式，因此使用标准的hadoop fs -cat命令会在命令行产生垃圾。在这种技术中，我们将探索如何使用命令行查看Parquet文件内容，并检查Parquet文件中包含的模式和其他元数据。

问题

希望使用命令行来检查Parquet文件的内容。

解决方案

使用Parquet工具捆绑的实用程序。

讨论

Parquet与工具JAR捆绑，其中包含一些有用的实用程序，可以将Parquet文件中的信息转储到标准输出。

在开始之前，需要创建一个Parquet文件以便测试这些工具。以下示例通过编写Avro记录来创建Parquet文件：

使用的第一个Parquet工具是cat，它将Parquet文件数据简单转储到标准输出：

我们可以在前面的示例中使用Parquet head命令而不是cat来仅发出前五个记录，dump命令允许指定应该转储的列子集，尽管输出不可读。

Parquet有自己的内部数据类型和模式，由转换器映射到外部对象模型，我们可以使用schema选项查看内部Parquet架构：

Parquet允许对象模型使用元数据来存储反序列化所需的信息。例如，Avro使用元数据来存储Avro架构，如下命令输出所示：

接下来让我们看看如何编写和阅读Parquet文件。

使用Java在Parquet中读取和编写Avro数据

使用新文件格式时，首先要做的事情之一是了解独立的Java应用程序如何读取和写入数据。 此技术显示了如何将Avro数据写入Parquet文件并将其返回。

问题

希望使用Avro对象模型直接从Hadoop之外的Java代码读取和写入Parquet数据。

解决方案

使用AvroParquetWriter和AvroParquetReader类。

讨论

Parquet是Hadoop的柱状存储格式，其支持Avro并允许使用Avro类处理数据，使用Parquet文件格式可有效对数据编码，以便利用数据列式布局。

Parquet是一种存储格式，具有正式的编程语言无关规范，可以直接使用Parquet而不需要其他任何数据格式，例如Avro，但Parquet的核心是简单数据格式，不支持复杂类型，如map或union，这就是Avro发挥作用的地方。Avro支持更丰富的类型以及代码生成和模式演变等功能。因此，将Parquet与Avro等丰富的数据格式结合在一起，可以完美匹配复杂的模式功能以及高效的数据编码。

对于此技术，我们将继续使用Avro Stock架构。首先，让我们看看如何使用这些Stock对象编写Parquet文件。

以下命令通过执行前面的代码生成Parquet文件：

之前的技术展示了如何使用Parquet工具将文件转储到标准输出。但是，如果想用Java读取文件怎么办?

以下命令显示上述代码输出：

Parquet和MapReduce

此技术检查如何在MapReduce中使用Parquet文件。我将介绍使用Parquet作为数据源以及MapReduce中的数据接收器。

问题

希望使用在MapReduce中序列化为Parquet的Avro数据。

解决方案

使用AvroParquetInputFormat和AvroParquetOutputFormat类。

讨论

Parquet中的Avro子项目带有MapReduce输入和输出格式，可让你使用Parquet作为存储格式读取和写入Avro数据。以下示例是计算每个symbol的平均stock价格：

在Parquet中使用Avro非常简单，并且比使用Avro序列化数据更容易，可以运行以下示例：

Parquet附带了一些工具来帮助使用Parquet文件，其中一个允许将内容转储到标准输出：

你可能已经注意到输出目录中有一个名为_metadata的附加文件。当Parquet OutputComitter在作业完成时运行，它会读取所有输出文件(包含文件元数据)的页脚并生成此汇总的元数据文件。之后，MapReduce(或Pig / Hive)作业使用此文件将减少作业启动时间。

总结

如果不想使用这种方式，则可以使用一些其他选项来使用Avro数据，比如Avro的GenericData类：

• 如果使用GenericData对象编写Avro数据，那么这就是Avro将其提供给mapper的格式。

• 排除包含Avro生成代码的JAR也会导致GenericData对象被送到mapper。

• 可以通过改变输入模式来使Avro无法加载特定类，从而强制它提供GenericData实例。

以下代码显示了如何执行第三个选项——基本上采用原始模式并复制，但在此过程中，因为提供了一个不同的类名，Avro将无法加载(参见“foobar” 在第一行)：

如果想在本地使用Parquet数据怎么办?Parquet附带了一个示例对象模型，允许使用任何Parquet数据，而不管用于写入数据的对象模型，使用Group类来表示记录，并提供一些基本的getter和setter来检索字段。

以下代码再次显示了如何计算stock平均值。输入是Avro / Parquet数据，输出是全新的Parquet架构：

示例对象模型非常基础，目前缺少一些功能——例如，没有双类型的getter，这就是之前的代码使用getValueToString方法访问stock值的原因，但是正在努力提供更好的对象模型，包括POJO适配器。

Parquet，Hive和Impala

在Hive和Impala中使用时，Parquet自成一体。柱状存储因其能够使用下推来优化读取路径而自然适合这些系统，该技术显示了Parquet如何在这些系统中使用。

问题

希望能够在Hive和Impala中使用Parquet数据。

解决方案

使用Hive和Impala对Parquet的内置支持。

讨论

Hive要求数据存在于目录中，因此首先需要创建一个目录并将库存Parquet文件复制到其中：

接下来，创建一个外部Hive表并定义架构。如果不确定模式结构，请查看正在使用的Parquet文件模式信息(使用Parquet工具中的模式命令)：

自Hive 0.13就添加了对Parquet作为本机Hive存储的支持(请参阅https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-5783)。如果使用的是较旧版本的Hive，则需要使用ADD JAR命令手动加载所有Parquet JAR并使用Parquet输入和输出格式。

可以运行简单查询以从数据中提取唯一的stock代码：

可以使用相同的语法在Impala中创建表。

用Parquet进行谓词下推和投影

二者需要执行引擎推向存储格式以优化可能的低级别操作。这产生了空间和时间优势，因为不需要获取不需要的列并将其提供给执行引擎。

这对于列式存储尤其有用，因为下推允许存储格式跳过查询时不需要的列，并且列式格式可以非常有效地执行此操作。

问题

希望在Hadoop中使用谓词下推来优化查询

解决方案

将Hive、Pig与Parquet结合使用可提供开箱即用的投影和下推功能。使用MapReduce，则需要在驱动程序代码中采用一些手动步骤来启用下推。

讨论

AvroParquetInputFormat有两种方法可用于谓词下推，在以下示例中，仅投影Stock对象的两个字段，并添加谓词以便仅选择Google stock：

当提供的谓词过滤掉记录时，就会向mapper提供空值。这就是为什么在使用mapper输入之前必须检查null。

如果运行该作业并检查输出，只能找到谷歌stock的平均值，证明该谓词有效：

总结

该技术不包括任何Hive或Pig下推细节，因为二者都可自动执行下推。如果你的Parquet使用的第三方库或工具没有下推工具，可以请求社区帮助。

3.4.4 Parquet限制

使用Parquet时，需要注意以下几点：

• Parquet在写入文件时需要大量内存，因为会缓冲内存中的写入以优化数据编码和压缩。如果编写Parquet文件时遇到内存问题，可以增加堆大小(建议2GB)，或者减少parquet.block.size配置。

• 对Parquet使用重度嵌套的数据结构可能会限制Parquet下推优化。 如果可能，请尝试展平架构。

• Impala不支持Parquet中的嵌套数据或复杂数据类型(如map，struct或者array)，这在Impala 2.x版本中修复。

• 当Parquet文件包含单个行组以及整个文件适合HDFS块时，Impala等工具的效果最佳。 实际上，当你在MapReduce等系统中编写Parquet文件时很难实现这个目标，但是在制作Parquet文件时要记住这一点。

我们已经介绍了使用常见文件格式以及各种数据序列化工具与MapReduce实现紧密兼容。现在是时候看看如何支持企业专有文件格式，甚至是没有MapReduce输入或输出的文件格式。

3.5自定义文件格式

在任何企业，我们通常都会发现过多的自定义或不常见的文件格式，可能有后端服务器以专有格式转储审计文件，或旧代码或使用不常用的格式写入文件的系统。如果想在MapReduce中使用此类数据，则需要编写自己的输入和输出格式类来处理数据。

3.5.1输入和输出格式

在本章开头，我们就了解了MapReduce中输入和输出格式类的功能。输入和输出类需要将数据提供给map函数并写入reduce函数输出。

编写CSV输入和输出格式

想象一下，如果你在CSV文件中有大量数据，并且正在编写多个MapReduce作业，这些作业以CSV格式读写数据。由于CSV是文本，因此可以使用内置的TextInputFormat和TextOutputFormat，并在MapReduce代码中解析CSV。但是，这很快就会变得很累，并导致在所有作业中复制和粘贴相同的解析代码。

问题

希望在MapReduce中使用CSV并以更丰富的格式呈现CSV记录，如果使用的TextInputFormat将提供表示行的字符串。

解决方案

编写适用于CSV的输入和输出格式。

讨论

我们将介绍编写自己的格式类以使用CSV输入和输出所需的步骤。CSV是可以使用的更简单的文件格式之一，这将使您更容易专注于MapReduce细节，而无需过多考虑文件格式。

自定义InputFormat和RecordReader类将解析CSV文件，并以用户友好的格式将数据提供给mapper，其支持非逗号分隔符的自定义字段分隔符。如果不想重新发明轮子，你可以在开源OpenCSV项目(http：// opencsv.sourceforge.net/)中使用CSV解析器，这将处理引用的字段并忽略引用的分隔符。

InputFormat

第一步是定义InputFormat。InputFormat的功能是验证提供给作业的输入集，识别输入拆分，并创建RecordReader类以读取源的输入。以下代码从作业配置中读取分隔符(如果提供)并构造CSVRecordReader：

当压缩时，可以看到返回一个标志以指示它无法拆分。这样做的原因是除了LZOP之外，压缩编解码器不可拆分。但是，可拆分LZOP不能与常规的InputFormat类一起使用，它需要特殊的LZOP InputFormat类。

至此，InputFormat类已完成，我扩展了FileInputFormat类，该类包含计算沿HDFS块边界的输入拆分代码，使不必自己计算输入拆分。FileInputFormat管理所有输入文件和拆分。

RecordReader执行了两个主要功能。首先，它必须根据提供的输入拆分打开输入源，并且可选地在该输入拆分中寻找特定的偏移量。RecordReader的第二个功能是从输入源读取各个记录。

在此示例中，逻辑记录等同于CSV文件的一行，因此将使用MapReduce中的现有LineRecordReader类处理文件。当使用InputSplit初始化RecordReader时，它将打开输入文件，寻找输入拆分的开始，并继续读取字符，直到到达下一条记录的开头，如果是一行，则表示换行符。以下代码显示了LineRecordReader.initialize方法的简化版本：

LineRecordReader以LongWritable / Text形式返回每一行的键/值对。因为需要在Record Reader中提供某些功能，所以需要在类中封装LineRecordReader。RecordReader需要向mapper提供记录的key/value对表示，在这种情况下，key是文件中的字节偏移量，value是包含CSV行的标记化部分数组：

接下来，需要提供读取下一条记录的方法，并获取该记录的key和value：

此时，我已经创建了一个可以使用CSV文件的InputFormat和RecordReader，是时候转到OutputFormat了。

OutputFormat

OutputFormat类遵循类似于InputFormat类的模式，OutputFormat类处理创建输出流逻辑，然后将流写入委托给RecordWriter。

CSVOutputFormat间接扩展了FileOutputFormat类(通过TextOutputFormat)，处理与创建输出文件名相关的所有逻辑，创建压缩编解码器的实例(如果启用了压缩)，以及输出提交。

这使得OutputFormat类的任务是支持CSV输出文件的自定义字段分隔符，并在需要时创建压缩的OutputStream。它还必须返回CSVRecordWriter，因为它会将CSV行写入输出流：

在以下代码中，RecordWriter将reducer发出的每条记录写入目标输出。我需要reducer输出键以数组形式表示CSV行中的每个标记，并指定reducer输出值必须是NullWritable，这意味着不关心输出的值部分。

我们来看看CSVRecordWriter类，排除仅设置字段分隔符和输出流的构造函数，如下所示。

代码3.6 以CSV格式生成MapReduce输出的RecordWriter

现在，需要在MapReduce作业中应用新的输入和输出格式类。

MapReduce

如果MapReduce作业使用CSV作为输入，将生成以冒号分隔的CSV，而不是逗号。该作业将执行有身份标识的map和reduce功能，这意味着不会在通过MapReduce时更改数据。输入文件将使用制表符分隔，输出文件将以逗号分隔。输入和输出格式类将通过Hadoop配置属性支持自定义分隔符的概念。

MapReduce代码如下：

map和reduce函数除了将输入回显到输出之外没有其他功能，但包含它们以便可以在MapReduce代码中看到如何使用CSV：

如果针对制表符分隔文件运行此示例MapReduce作业，则可以检查mapper输出并查看结果是否符合预期：

至此，我拥有了一个可以在MapReduce中使用和生成CSV的函数InputFormat和OutputFormat。

Pig

Pig的piggybank库包含一个CSVLoader，可用于将CSV文件加载到元组中，支持CSV记录中的双引号字段，并将每个项目作为字节数组提供。

有一个名为csv-serde的GitHub项目，具备可序列化和反序列化CSV的Hive SerDe。与之前的InputFormat示例一样，它也使用OpenCSV项目来读取和写入CSV。

总结

这种技术演示了如何编写自己的MapReduce格式类来处理基于文本的数据。当然，国内也有不少工具可以满足这一要求。可以说，使用TextInputFormat并在mapper中拆分会更简单。 如果需要多次这样做，可能会遇到复制粘贴反模式，因为用于标记CSV的相同代码可能存在于多个位置。如果代码是在编写代码重用的情况下编写的，那么将受到保护。

MapReduce中的大多数OutputFormats使用FileOutputFormat，使用FileOutputCommitter进行输出提交。当查询FileOutputFormat有关输出文件的位置时，它会将输出所在位置的决定委托给FileOutputCommitter，而FileOutputCommitter又指定输出应该转到作业输出目录下的临时目录( / _temporary / )。只有在整个任务完成后才会通知FileOutputCommitter，此时临时输出将移动到作业输出目录。当整个作业成功完成后，将再次通知FileOutputCommitter，这次它会触及作业输出目录中的_SUCCESS文件，以帮助下游处理器知道作业成功。

如果数据接收器是HDFS，则可以使用FileOutputFormat及其提交机制。当使用除文件之外的数据源(例如数据库)时，事情开始变得棘手，这需要包括将数据从Hadoop导出到数据库，这将在之后的章节中讨论。

3.6 总结

本章展示了如何在MapReduce中使用常见的文件格式，如XML和JSON;研究了更复杂的文件格式，如SequenceFile，Avro和Parquet，它们提供了处理大数据的有用功能，例如版本控制，压缩和复杂数据结构;介绍了使用自定义文件格式的过程，以确保其可以在MapReduce中工作。

至此，我们掌握了在MapReduce中使用任何文件格式。第四章将着重介绍存储模式，以帮助你有效地处理数据并优化存储和磁盘或网络I/O。

相关文章：

1、《第一章：Hadoop生态系统及运行MapReduce任务介绍！》链接：     http://blog.itpub.net/31077337/viewspace-2213549/

2、《学习Hadoop生态第一步：Yarn基本原理和资源调度解析！》链接：     http://blog.itpub.net/31077337/viewspace-2213602/

3、《MapReduce如何作为Yarn应用程序运行？》链接：     http://blog.itpub.net/31077337/viewspace-2213676/

4、《Hadoop生态系统各组件与Yarn的兼容性如何？》链接：     http://blog.itpub.net/31077337/viewspace-2213960/

5、《MapReduce数据序列化读写概念浅析！》链接：    http://blog.itpub.net/31077337/viewspace-2214151/

6、《MapReuce中对大数据处理最合适的数据格式是什么？》链接：   http://blog.itpub.net/31077337/viewspace-2214325/

7、《如何在MapReduce中使用SequenceFile数据格式？》链接：  http://blog.itpub.net/31077337/viewspace-2214505/

8、《如何在MapReduce中使用Avro数据格式？》链接： http://blog.itpub.net/31077337/viewspace-2214709/

来自 “ ITPUB博客 ” ，链接：http://blog.itpub.net/31077337/viewspace-2214826/，如需转载，请注明出处，否则将追究法律责任。

转载于:http://blog.itpub.net/31077337/viewspace-2214826/