Hadoop IO操作之SequenceFile 和 MapFile

一、SquenceFile

　　文件中每条记录是可序列化，可持久化的键值对，提供相应的读写器和排序器，写操作根据压缩的类型分为3种。

　　---Write 无压缩写数据
　　---RecordCompressWriter记录级压缩文件,只压缩值
　　---BlockCompressWrite块级压缩文件,键值采用独立压缩方式

在存储结构上，SequenceFile主要由一个Header后跟多条Record组成，如下图所示：

　　前三个字节是一个Bytes SEQ代表着版本号，同时header也包括key的名称，value class , 压缩细节，metadata，以及Sync markers。Sync markers的作用在于可以读取任意位置的数据。
　　在recourds中，又分为是否压缩格式。当没有被压缩时，key与value使用Serialization序列化写入SequenceFile。当选择压缩格式时，record的压缩格式与没有压缩其实不尽相同，除了value的bytes被压缩，key是不被压缩的。

当保存的记录很多时候，可以把一串记录组织到一起同一压缩成一块。
　　在Block中，它使所有的信息进行压缩，压缩的最小大小由配置文件中，io.seqfile.compress.blocksize配置项决定。

二、MapFile

　　MapFile是排序后的SequenceFile,通过观察其目录结构可以看到MapFile由两部分组成，分别是data和index。

　　index作为文件的数据索引，主要记录了每个Record的key值，以及该Record在文件中的偏移位置。在MapFile被访问的时候,索引文件会被加载到内存，通过索引映射关系可迅速定位到指定Record所在文件位置，因此，相对SequenceFile而言，MapFile的检索效率是高效的，缺点是会消耗一部分内存来存储index数据。

　　需注意的是，MapFile并不会把所有Record都记录到index中去，默认情况下每隔128条记录存储一个索引映射。当然，记录间隔可人为修改，通过MapFIle.Writer的setIndexInterval()方法，或修改io.map.index.interval属性；

　　另外，与SequenceFile不同的是，MapFile的KeyClass一定要实现WritableComparable接口,即Key值是可比较的。

　　缺点：
　　1.文件不支持复写操作，不能向已存在的SequenceFile(MapFile)追加存储记录

　　2.当write流不关闭的时候，没有办法构造read流。也就是在执行文件写操作的时候，该文件是不可读取的

　　　　

　　SequenceFile文件是用来存储key-value数据的，但它并不保证这些存储的key-value是有序的，而MapFile文件则可以看做是存储有序key-value的SequenceFile文件。MapFile文件保证key-value的有序(基于key)是通过每一次写入key-value时的检查机制，这种检查机制其实很简单，就是保证当前正要写入的key-value与上一个刚写入的key-value符合设定的顺序，但是，这种有序是由用户来保证的，一旦写入的key-value不符合key的非递减顺序，则会直接报错而不是自动的去对输入的key-value排序。
SequenceFile转换为MapFile
　　mapFile既然是排序和索引后的SequenceFile那么自然可以把SequenceFile转换为MapFile使用mapFile.fix()方法把一个SequenceFile文件转换成MapFile。