文章目录
前言
历史文章
Hadoop常用文件存储格式
传统系统常见文件存储格式
文件系统块大小
Hadoop中文件存储格式
BigData File Viewer工具介绍
功能清单
后记
前言
历史文章
[hadoop3.x系列]hdfs rest http api的使用(一)webhdfs
[hadoop3.x系列]HDFS REST HTTP API的使用(二)HttpFS
Hadoop常用文件存储格式
传统系统常见文件存储格式
在Windows系统中有多种文件格式，例如：JPEG文件用于存储图片、MP3文件用于存储音乐、DOC文件用于存储WORD文档。每种文件格式用于存储特定类型的数据，例如：我们不会用文本文件来存储音乐或图片。Windows系统支持的存储格式种类繁多。
文件系统块大小
在服务器或电脑上，有多种块设备（Block Device），例如：硬盘、CDROM、软盘等。
每个文件系统都需要将一个分区拆分为多个块，用来存储文件。不同的文件系统块大小各不相同。
代码语言：javascript
代码运行次数：0
例如：我们看到该文件系统的块大小为：4096字节 = 4KB。如果我们需要在磁盘中存储5个字节的数据，也会占据4096字节的空间。
Hadoop中文件存储格式
接下来，我们要讲解的是在Hadoop中的数据存储格式。Hadoop上的文件存储格式，肯定不会像Windows这么丰富，因为目前我们用Hadoop来存储、处理数据。我们不会用Hadoop来听歌、看电影、或者打游戏。J
文件格式是定义数据文件系统中存储的一种方式，可以在文件中存储各种数据结构，特别是Row、Map，数组以及字符串，数字等。
在Hadoop中，没有默认的文件格式，格式的选择取决于其用途。而选择一种优秀、适合的数据存储格式是非常重要的。
后续我们要学习的，使用HDFS的应用程序（例如MapReduce或Spark）性能中的最大问题、瓶颈是在特定位置查找数据的时间和写入到另一个位置的时间，而且管理大量数据的处理和存储也很复杂（例如：数据的格式会不断变化，原来一行有12列，后面要存储20列）。
Hadoop文件格式发展了好一段时间，这些文件存储格式可以解决大部分问题。我们在开发大数据中，选择合适的文件格式可能会带来一些明显的好处：
- 可以保证写入的速度
- 可以保证读取的速度
- 文件是可被切分的
- 对压缩支持友好
- 支持schema的更改
某些文件格式是为通用设计的（如MapReduce或Spark），而其他文件则是针对更特定的场景，有些在设计时考虑了特定的数据特征。因此，确实有很多选择。
每种格式都有优点和缺点，数据处理的不同阶段可以使用不同的格式才会更有效率。通过选择一种格式，最大程度地发挥该存储格式的优势，最小化劣势。
BigData File Viewer工具介绍
一个跨平台（Windows，MAC，Linux）的桌面应用程序，用于查看常见的大数据二进制格式，例如Parquet，ORC，AVRO等。支持本地文件系统，HDFS，AWS S3等。
github地址：https://www./link/ab5a47d41c51bcd432f515088a070b8b
功能清单
- 打开并查看本地目录中的Parquet，ORC和AVRO，HDFS，AWS S3等。
- 将二进制格式的数据转换为文本格式的数据，例如CSV
- 支持复杂的数据类型，例如数组，映射，结构等
- 支持Windows，MAC和Linux等多种平台
- 代码可扩展以涉及其他数据格式
后记
博客主页：https://www./link/fe93fd567b9aafe3cc3372a19309fc6a
本文由 manor 原创，首发于 CSDN博客
