大数据之Hadoop(MapReduce):压缩实操案例
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了大数据之Hadoop(MapReduce):压缩实操案例相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
1.数据流的压缩和解压缩
CompressionCode有两个方法可以用于轻松的压缩或解压缩数据;
想要对正在被写入一个输出流的数据进行压缩,我们可以使用createOutputStream(OutputStreamout)方法创建一个CompressionOutputStream,将其进行压缩格式写入底层的流;
相反。要想对输入流读取而来的数据进行解压缩,则调用createInputStream(InputStreamin)函数,从而获得一个CompressionInputStream,从而底层的流读取未压缩的数据。
2.测试一下如下压缩方式:
DEFLATE org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec
gzip org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec
bzip2 org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec
package com.jinghang.mapreduce.compress;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodec;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodecFactory;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionInputStream;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionOutputStream;
import org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils;
public class TestCompress {
public static void main(String[] args) throws Exception {
compress("e:/hello.txt","org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec");
// decompress("e:/hello.txt.bz2");
}
// 1、压缩
private static void compress(String filename, String method) throws Exception {
// (1)获取输入流
FileInputStream fis = new FileInputStream(new File(filename));
Class codecClass = Class.forName(method);
CompressionCodec codec = (CompressionCodec) ReflectionUtils.newInstance(codecClass, new Configuration());
// (2)获取输出流
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File(filename + codec.getDefaultExtension()));
CompressionOutputStream cos = codec.createOutputStream(fos);
// (3)流的对拷
IOUtils.copyBytes(fis, cos, 1024*1024*5, false);
// (4)关闭资源
cos.close();
fos.close();
fis.close();
}
// 2、解压缩
private static void decompress(String filename) throws FileNotFoundException, IOException {
// (0)校验是否能解压缩
CompressionCodecFactory factory = new CompressionCodecFactory(new Configuration());
CompressionCodec codec = factory.getCodec(new Path(filename));
if (codec == null) {
System.out.println("cannot find codec for file " + filename);
return;
}
// (1)获取输入流
CompressionInputStream cis = codec.createInputStream(new FileInputStream(new File(filename)));
// (2)获取输出流
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File(filename + ".decoded"));
// (3)流的对拷
IOUtils.copyBytes(cis, fos, 1024*1024*5, false);
// (4)关闭资源
cis.close();
fos.close();
}
}
以上是关于大数据之Hadoop(MapReduce):压缩实操案例的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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