从HDFS流式传输文件并将其复制到本地磁盘

时间:2018-05-15 17:17:13

标签: java hadoop hdfs heap-memory

在我的Java应用程序中,我使用的文本文件(大小约为300 MB)保存在HDFS中。该文件的每一行都包含一个字符串和一个用逗号分隔的整数ID。我正在逐行读取文件并从中创建Hashmaps(String,ID)。

该文件如下所示:

String1,Integer1
String2,Integer2
...

现在,我正在使用Apacha Hadoop配置和FileSystem对象直接从HDFS读取文件。

Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource("core-site.xml"));
conf.addResource("hdfs-site.xml"));
conf.set("fs.hdfs.impl", org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem.class.getName());
conf.set("fs.file.impl", org.apache.hadoop.fs.LocalFileSystem.class.getName());

path= "<some location in HDFS>"
FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(path), conf);
in = fs.open(new Path(path));

输入Stream“in”被传递给另一个名为 read(InputStream in)的函数,用于读取文件。

  public void init(InputStream is) throws Exception {
    ConcurrentMap<String, String> pageToId = new ConcurrentHashMap();
    ConcurrentMap<String, String> idToPage = new ConcurrentHashMap();
    logger.info("Free memory: " + Runtime.getRuntime().freeMemory());
    InputStreamReader stream = new InputStreamReader(is, StandardCharsets.UTF_8);
    BufferedReader reader = new BufferedReader(stream);
    List<String> pageIdMappingColumns = ServerProperties.getInstance().getIdMappingColumns();
    String line;
    int line_no=0;

    while (true) {
        try {
            line = reader.readLine();

            if (line == null) {
                break;
            }
            line_no++;
            //System.out.println("Free memory: " + Runtime.getRuntime().freeMemory());
            String[] values = line.split(COMMA);
            //System.out.println("Free memory: " + Runtime.getRuntime().freeMemory());
            if (values.length < pageIdMappingColumns.size()) {
                throw new RuntimeException(PAGEMAPPER_INVALID_MAPPING_FILE_FORMAT);
            }

            String id = EMPTY_STR;
            String page = EMPTY_STR;
            for (int i = 0; i < values.length; i++) {
                String s = values[i].trim();
                if (PAGEID.equals(pageIdMappingColumns.get(i))) {
                    id = s;
                    continue;
                }
                if (PAGENAME.equals(pageIdMappingColumns.get(i))) {
                    page = s;
                }
            }
            pageToId.put(page, id);
            idToPage.put(id, page);
        } catch (Exception e) {
            logger.error(PAGEMAPPER_INIT + e.toString() + " on line " + line_no);

        }
    }
    logger.info("Free memory: " + Runtime.getRuntime().freeMemory());
    logger.info("Total number of lines: " + line_no);
    reader.close();
    ConcurrentMap<String, String> oldPageToId = pageToIdRef.get();
    ConcurrentMap<String, String> oldIdToPage = idToPageRef.get();
    idToPage.put(MINUS_1, START);
    idToPage.put(MINUS_2, EXIT);
    pageToId.put(START, MINUS_1);
    pageToId.put(EXIT, MINUS_2);

    /* Update the Atomic reference hashmaps in memory in two conditions
    1. If there was no map in memory(first iteration)
    2. If the number of page-names and page-id pairs in the mappings.txt file are more than the previous iteration
    */

    if (oldPageToId == null || oldIdToPage != null && oldIdToPage.size() <= idToPage.size() && oldPageToId.size() <= pageToId.size()) {
        idToPageRef.set(idToPage);
        pageToIdRef.set(pageToId);
        logger.info(PAGEMAPPER_INIT + " " + PAGEMAPPER_UPDATE_MAPPING);
    } else {
        logger.info(PAGEMAPPER_INIT + " " + PAGEMAPPER_LOG_MSZ);
    }
}

当工作完成时,我正在关闭流:

IOUtils.closeQuietly(is);

自从在该持续时间内在HDFS中更改文件以来,我每1小时执行一次上述代码。所以现在,我得到java.lang.OutOfMemoryError:Java堆空间。

我的问题是:就内存要求而言,将文件复制到磁盘然后使用它而不是直接从HDFS访问它会更好吗?

注意:该文件有&gt; 3200000行。

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

Stream始终是您的选择方式。

您正在接收OutOfMemory,因为您从未关闭流,因此内存泄漏。

手动关闭您的信息流或使用try-with-resource

修改

pageToId.put(page, id);
idToPage.put(id, page);

您将至少2倍的文件大小存储在内存中。大概是600MB。

之后,您将该值分配给某个ref变量:

idToPageRef.set(idToPage);
pageToIdRef.set(pageToId);

我猜你在某处仍然引用旧的ref数据,因此内部地图数据不会被释放。

您还有资源泄漏

throw new RuntimeException(PAGEMAPPER_INVALID_MAPPING_FILE_FORMAT);

您应该使用try-with-resource或在finally块中手动关闭您的信息流。