org.apache.hadoop.io

1.下面是主要的类层次图

2.Writable和WritableComparable的子类们基本大同小异

3.RawComparator和WritableComparator

举例如下,以下以text类型的comparator每个字符从高到低位比较,对于数字类型的字符串也是比较适用的

/** A WritableComparator optimized for Text keys. */
public static class Comparator extends WritableComparator
{public int compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2, int l2){int n1 = WritableUtils.decodeVIntSize(b1[s1]);int n2 = WritableUtils.decodeVIntSize(b2[s2]);return compareBytes(b1, s1 + n1, l1 - n1, b2, s2 + n2, l2 - n2);}
}

4.Text类应用广泛,值得仔细看下

5.InputBuffer和OutputBuffer

6.Hadoop 数据类型与文件结构 Sequence, Map, Set, Array, BloomMap Files

1.Hadoop’s SequenceFile

SequenceFile 是 Hadoop 的一个重要数据文件类型，它提供key-value的存储，但与传统key-value存储（比如hash表，btree）不同的是，它是appendonly的，于是你不能对已存在的key进行写操作。每一个key-value记录如下图，不仅保存了key，value值，也保存了他们的长度。

SequenceFile 有三种压缩态：

Uncompressed – 未进行压缩的状态
Record Compressed - 对每一条记录的value值进行了压缩（文件头中包含上使用哪种压缩算法的信息）
Block-Compressed – 当数据量达到一定大小后，将停止写入进行整体压缩，整体压缩的方法是把所有的keylength,key,vlength,value 分别合在一起进行整体压缩

文件的压缩态标识在文件开头的header数据中。

在header数据之后是一个Metadata数据，他是简单的属性/值对，标识文件的一些其他信息。Metadata 在文件创建时就写好了，所以也是不能更改的。

2.MapFile, SetFile, ArrayFile 及 BloomMapFile

SequenceFile 是Hadoop 的一个基础数据文件格式，后续讲的 MapFile, SetFile, ArrayFile 及 BloomMapFile 都是基于它来实现的。

MapFile – 一个key-value 对应的查找数据结构，由数据文件/data 和索引文件 /index 组成，数据文件中包含所有需要存储的key-value对，按key的顺序排列。索引文件包含一部分key值，用以指向数据文件的关键位置。
SetFile – 基于 MapFile 实现的，他只有key，value为不可变的数据。
ArrayFile – 也是基于 MapFile 实现，他就像我们使用的数组一样，key值为序列化的数字。
BloomMapFile – 他在 MapFile 的基础上增加了一个 /bloom 文件，包含的是二进制的过滤表，在每一次写操作完成时，会更新这个过滤表

7.值得提一下binary stream with zero-compressed encoding

  /**  * Serializes a long to a binary stream with zero-compressed encoding.  * For -112 <= i <= 127, only one byte is used with the actual value.  * For other values of i, the first byte value indicates whether the  * long is positive or negative, and the number of bytes that follow.  * If the first byte value v is between -113 and -120, the following long  * is positive, with number of bytes that follow are -(v+112).  * If the first byte value v is between -121 and -128, the following long  * is negative, with number of bytes that follow are -(v+120). Bytes are  * stored in the high-non-zero-byte-first order.  *   * @param stream Binary output stream  * @param i Long to be serialized  * @throws java.io.IOException   */  /*   * 将一个long类型的i，写入输出流DataOutput中  * 如果 -112 <= i <= 127，只使用一个byte表示i并写入输出流中  * 第一个字节表示i的正负和接下来表示i的字节数  * 如果第一个字节-113 <= v <= -120，那么i是正数，并且接下来i占的字节数是-(v+112)（也就是1到8个字节之间）  * 如果第一个字节-121 <= v <= -128，那么i是负数，并且接下来的i占的字节数是-(v+120)（也就是1到8个字节之间）  * 写入时先写i的高位，再写低位  *   */  public static void writeVLong(DataOutput stream, long i) throws IOException {   if (i >= -112 && i <= 127) {   stream.writeByte((byte)i);   return;   }   int len = -112;   if (i < 0) {   i ^= -1L; // take one's complement'
      len = -120;   }   long tmp = i;   while (tmp != 0) {   tmp = tmp >> 8;   len--;   }   stream.writeByte((byte)len);   len = (len < -120) ? -(len + 120) : -(len + 112);   for (int idx = len; idx != 0; idx--) {   int shiftbits = (idx - 1) * 8;   long mask = 0xFFL << shiftbits;   stream.writeByte((byte)((i & mask) >> shiftbits));   }   }

这种编码方式的有点是照顾了绝大多数能够使用一个byte编码的数字，最大的缺点是，两个byte所能编码的数字少了很多，并且两个byte以上长度的编码效率都下降了。

8.参考url

http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.20.2/api/index.html

http://blog.csdn.net/ludi7125/article/details/7605719

http://www.cloudera.com/blog/2011/01/hadoop-io-sequence-map-set-array-bloommap-files/

http://blog.nosqlfan.com/html/1217.html

http://jerrylead.iteye.com/blog/1181716

http://www.itivy.com/arch/archive/2011/12/12/hadoop-writable-interface-introduction.html