大数据序列化格式：从XML、JSON到更优选择

### 大数据序列化格式：从 XML、JSON 到更优选择 在大数据处理领域，数据序列化是一个至关重要的环节。它涉及到如何将数据进行有效的存储、传输和处理。本文将深入探讨常见的序列化格式，如 XML 和 JSON，以及更适合大数据处理的序列化格式，如 SequenceFile、Protocol Buffers、Thrift 和 Avro。 #### 1. 数据序列化基础 在 MapReduce 中，数据的输入和输出处理是核心任务之一。TextOutputFormat 会返回一个 LineRecordWriter 对象来执行文件写入操作。以下是简化版的 LineRecordWriter 类代码： ```java protected static class LineRecordWriter<K, V> extends RecordWriter<K, V> { protected DataOutputStream out; public synchronized void write(K key, V value) throws IOException { writeObject(key); out.write(keyValueSeparator); writeObject(value); out.write(newline); } private void writeObject(Object o) throws IOException { out.write(o); } } ``` 在 Map 端，InputFormat 决定了要执行的 Map 任务数量；而在 Reducer 端，任务数量则取决于客户端设置的 `mapred.reduce.tasks` 值。如果未设置该值，则会从 `mapred-site.xml` 中获取，若该文件中也不存在，则从 `mapred-default.xml` 中获取。 #### 2. 处理常见序列化格式 ##### 2.1 XML XML 自 1998 年以来一直作为一种既能被机器读取又能被人类理解的数据表示机制存在。它已成为系统间数据交换的通用语言，被许多标准（如 SOAP 和 RSS）采用，还被用作 Microsoft Office 等产品的开放数据格式。 然而，MapReduce 本身并不支持 XML。在 MapReduce 中并行处理单个 XML 文件比较棘手，因为 XML 数据格式中没有同步标记。 **问题**：想要在 MapReduce 中处理大型 XML 文件，并能够并行分割和处理它们。 **解决方案**：可以使用 Mahout 的 XMLInputFormat 来处理 HDFS 中的 XML 文件。它读取由特定 XML 开始和结束标签分隔的记录。 **操作步骤**： 1. **设置作业配置**： ```java conf.set("xmlinput.start", "<property>"); conf.set("xmlinput.end", "</property>"); job.setInputFormatClass(XmlInputFormat.class); ``` 2. **文件分割和记录提取方法**： - 文件沿着 HDFS 块边界分割成离散部分，以实现数据局部性。 - 每个 Map 任务处理一个特定的输入分割。Map 任务定位到输入分割的起始位置，然后继续处理文件，直到遇到第一个 `xmlinput.start`。 - 重复输出 `xmlinput.start` 和 `xmlinput.end` 之间的内容，直到到达输入分割的末尾。 3. **编写 Mapper 来处理 XML 输入**： ```java public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> { @Override protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper.Context context) throws IOException, InterruptedException { String document = value.toString(); System.out.println("'" + document + "'"); try { XMLStreamReader reader = XMLInputFactory.newInstance().createXMLStreamReader(new ByteArrayInputStream(document.getBytes())); String propertyName = ""; String propertyValue = ""; String currentElement = ""; while (reader.hasNext()) { int code = reader.next(); switch (code) { case START_ELEMENT: currentElement = reader.getLocalName(); break; case CHARACTERS: if (currentElement.equalsIgnoreCase("name")) { propertyName += reader.getText(); } else if (currentElement.equalsIgnoreCase("value")) { propertyValue += reader.getText(); } break; } } reader.close(); context.write(propertyName.trim(), propertyValue.trim()); } catch (Exception e) { log.error("Error processing '" + document + "'", e); } } } ``` 如果对 Cloudera 的 `core-site.xml` 运行 MapReduce 作业，并使用 HDFS `cat` 命令查看输出，将看到如下结果： ``` $ hadoop fs -put $HADOOP_HOME/conf/core-site.xml core-site.xml $ hip hip.ch3.xml.XMLMapReduceReader \ --input core-site.xml \ --output output $ hadoop fs -cat output/part* fs.default.name hdfs://localhost:8020 hadoop.tmp.dir /usr/local/hadoop/tmp ... ``` 这表明已成功将 XML 作为输入序列化格式与 MapReduce 一起使用。而且，由于输入格式支持分割 XML，因此可以处理巨大的 XML 文件。 **编写 XML 输出**：在 Reducer 中，可以使用回调函数在主 `reduce` 方法调用前后发出开始和结束标签。 ```jav ```