Hadoop Chapter 6：Hadoop Serialization and Compression（Hadoop 的序列化与压缩）

一、Serialization Overview（序列化概述）

计算机以 0 和 1 的比特形式读取、存储和处理数据。序列化是指将任何对象的状态或数据转换为一系列比特（0 和 1）的过程，从而便于计算机将其存储在内存或文件格式中。要将数据传输到其他计算机时，通常使用序列化后的数据。

在进行序列化之前，一个重要的考虑因素是：数据应该采用嵌套结构还是扁平结构。常见的扁平结构数据包括文本文件、CSV 文件；而嵌套结构数据则包括 YAML 和 JSON 文件。

序列化会使用一种特定的序列化格式，这种格式也可用于反序列化（即将比特数据还原为原始对象）。另外，在将数据从一个系统传输到另一个 系统时，还需要考虑另一个重要因素：计算机系统可能在操作系统、硬件组成和内部二进制存储格式上存在很大差异。数据序列化正是在这种场景下提供了一个高效的解决方案。

可以根据速度、数据限制、人类需求和存储等因素选择许多不同的序列化格式。常用的格式有 YAML、JSON、CSV、XML 等。一旦序列化的数据被传输并接收，就需要在目的地进行反序列化。

反向过程，也称反序列化，即从一系列字节中构造出数据结构或对象。反序列化过程会重新创建该对象，从而使数据在编程语言中作为本地结构更易于读取和修改。

1、Data Serialization in Distributed Systems（分布式系统中的数据序列化）

在一些分布式系统中，数据会被分散存储在多个服务器（也叫节点）上，每份数据通常还有一个或多个副本。当你需要用某份数据时，如果这份数据不在你所在的本地节点，系统就会从别的节点上取回来。在这个过程中，系统需要把数据“打包”（序列化）进行传输，然后在接收端“拆包”（反序列化）再使用。

这种序列化机制在以下常见场景中都会用到：

• 向 Map 中添加键值对，比如保存一条用户 ID 和资料的对应关系
• 把数据放入队列、集合或列表中，用于排队处理、任务分发等操作
• 在 Map 里处理某条数据项，例如读取或更新一条记录
• 锁定某个对象，防止多个节点同时修改，比如多个用户同时抢购同一个商品时，要先锁住这件商品的库存数据
• 向“主题”发送消息，即发送一条消息到一个公共频道，所有订阅了这个主题的节点或应用都可以收到并处理这条消息

2、Data Serialization in Big Data（大数据中的数据序列化）

大数据系统中常常包含被称为“无模式（schema-less）”的技术或数据。这意味着这些系统中管理的数据并不遵循由模式严格定义的结构。

在这种环境下，序列化带来了以下几个好处：

• **结构性：**通过在读取数据时进行序列化，插入某种结构或规则，我们可以避免读取那些缺少必要字段、分类错误或不符合质量要求的数据。
• **可移植性：**大数据来自各种不同的系统，可能使用不同的编程语言编写。序列化能够提供所需的一致性，从而使这些数据可以传输到其他企业系统或应用程序中。
• **版本控制：**大数据是不断变化的。序列化使我们能够为对象添加版本号，方便进行生命周期管理。

3、Data Serialization in Hadoop（Hadoop 中的数据序列化）

在 Hadoop 中，不同的组件通过远程过程调用（RPC）进行通信。调用方进程会将要执行的函数名及其参数序列化为字节流，然后发送给被调用方进程。被调用方进程对这个字节流进行反序列化，解析出函数类型，并使用提供的参数来执行该函数。执行结果再被序列化后返回给调用方。这个流程天然要求序列化和反序列化的速度要快。由于网络带宽非常宝贵，函数名和参数的序列化内容需要尽可能小，以减小传输负载。

下面将通过 Java 编写一个简单的序列化程序。

打开 IDEA，选择构建一个 Maven 项目。

进入 maven 官方官网，搜索 hadoop-client，选择对应的 Hbase 版本，将依赖配置复制下来。

打开项目的 pom.xml 文件。

创建 <dependencies> 标签，将复制的配置粘贴进去，刷新配置文件。

Writable 和 WritableComparable

Hadoop 中的数据序列化和反序列化是通过 Writable 接口来实现的。这个接口有两个方法：void write(DataOutput out) 和 void readFields(DataInput in)。write 方法将对象序列化为字节流，readFields 方法是反序列化操作，它从输入的字节流中读取数据并转换成对象。

Writable 接口的子接口是 WritableComparable。这个接口结合了 Writable 和 Comparable 两个接口的功能。实现这个接口的类不仅支持序列化和反序列化，还支持对值进行比较。让 Hadoop 的数据类型实现这个接口，在对数据对象进行排序和分组时会非常有用。

Hadoop 自带支持许多 WritableComparable 类型的封装类。这些封装类用于包装 Java 的基本类型。例如，IntWritable 封装类用于包装一个 int 类型的数据，而 BooleanWritable 封装类则用于包装 boolean 类型的数据。

下面的方法接收一个 Writable 类型的对象，并将其序列化为字节流。它使用 write 方法将 Writable 类型的内容写入字节流中。该字节流随后会被转换为十六进制字符串，以便在控制台上显示。org.apache.hadoop.util.StringUtils 工具类提供了一些静态函数，可以帮助我们将字节数组转换为十六进制字符串：

import org.apache.hadoop.io.Writable;
import org.apache.hadoop.util.StringUtils;

import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;

public class DataSerialization {

    public static String serializeToByteString(Writable writable) throws IOException {
        // 创建一个内存中的字节输出流，用于接收序列化后的原始字节数据，相当于一个容器。
        // 这个流会暂时存储序列化结果，后续可以将其转为 byte[] 或字符串。
        ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream();

        // 用 DataOutputStream 包装字节输出流，使其具备写入基本数据类型（如 int、long、String 等）的能力，相当于一个智能写入工具。
        // Writable 的 write() 方法要求参数是 DataOutput 类型，而 ByteArrayOutputStream 本身不具备这个功能。
        DataOutputStream dataOutputStream = new DataOutputStream(outputStream);

        // 调用 Writable 对象的 write() 方法，将对象的内容序列化为字节流，写入到 DataOutputStream 中。
        // 实际上对象的每个字段会被逐一编码成字节形式。
        writable.write(dataOutputStream);

        // 写入完成后，关闭数据输出流。
        dataOutputStream.close();

        // 从 ByteArrayOutputStream 中提取字节数组，即序列化后的原始二进制数据。
        byte[] byteArray = outputStream.toByteArray();

        // 使用 Hadoop 提供的工具类 StringUtils，将字节数组转换为十六进制字符串。
        // 这样可以方便地在控制台输出、调试或记录序列化后的结果。
        return StringUtils.byteToHexString(byteArray);
    }

}

下面的代码会创建四个类的对象，作为学习 Hadoop 序列化的示例。用三个数字作为数据内容：100（一个较小的整数）、1048576（一个普通整数）、4589938592L（一个较大的长整型数字）：

import org.apache.hadoop.io.*;
import org.apache.hadoop.util.StringUtils;

import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;

public class DataSerialization {

    public static String serializeToByteString(Writable writable) throws IOException {
        // 创建一个内存中的字节输出流，用于接收序列化后的原始字节数据，相当于一个容器。
        // 这个流会暂时存储序列化结果，后续可以将其转为 byte[] 或字符串。
        ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream();

        // 用 DataOutputStream 包装字节输出流，使其具备写入基本数据类型（如 int、long、String 等）的能力，相当于一个智能写入工具。
        // Writable 的 write() 方法要求参数是 DataOutput 类型，而 ByteArrayOutputStream 本身不具备这个功能。
        DataOutputStream dataOutputStream = new DataOutputStream(outputStream);

        // 调用 Writable 对象的 write() 方法，将对象的内容序列化为字节流，写入到 DataOutputStream 中。
        // 实际上对象的每个字段会被逐一编码成字节形式。
        writable.write(dataOutputStream);

        // 写入完成后，关闭数据输出流。
        dataOutputStream.close();

        // 从 ByteArrayOutputStream 中提取字节数组，即序列化后的原始二进制数据。
        byte[] byteArray = outputStream.toByteArray();

        // 使用 Hadoop 提供的工具类 StringUtils，将字节数组转换为十六进制字符串。
        // 这样可以方便地在控制台输出、调试或记录序列化后的结果。
        return StringUtils.byteToHexString(byteArray);
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 创建 Hadoop 中的 IntWritable，用于固定长度（4 字节）序列化 int 类型
        IntWritable intWritable = new IntWritable();

        // 创建 VIntWritable，用于变长编码 int 类型，更节省空间
        VIntWritable vIntWritable = new VIntWritable();

        // 创建 LongWritable，用于固定长度（8 字节）序列化 long 类型
        LongWritable longWritable = new LongWritable();

        // 创建 VLongWritable，用于变长编码 long 类型
        VLongWritable vLongWritable = new VLongWritable();

        // 准备三个测试用的数据：小整数、中等整数、大整数（long）
        int smallInt = 100;
        int mediumInt = 1048576;           // 2 的 20 次方
        long bigInt = 4589938592L;         // 一个超过 int 范围的大整数

        // smallInt 使用 IntWritable 进行序列化
        System.out.println("使用 IntWritable 序列化 smallInt（100）的结果：");
        intWritable.set(smallInt);                                 // 设置值
        System.out.println(serializeToByteString(intWritable));    // 序列化并打印十六进制结果

        // smallInt 使用 VIntWritable 进行序列化
        System.out.println("使用 VIntWritable 序列化 smallInt（100）的结果：");
        vIntWritable.set(smallInt);
        System.out.println(serializeToByteString(vIntWritable));

        // mediumInt 使用 IntWritable 序列化
        System.out.println("使用 IntWritable 序列化 mediumInt（1048576）的结果：");
        intWritable.set(mediumInt);
        System.out.println(serializeToByteString(intWritable));

        // mediumInt 使用 VIntWritable 序列化
        System.out.println("使用 VIntWritable 序列化 mediumInt（1048576）的结果：");
        vIntWritable.set(mediumInt);
        System.out.println(serializeToByteString(vIntWritable));

        // bigInt 使用 LongWritable 序列化
        System.out.println("使用 LongWritable 序列化 bigInt（4589938592L）的结果：");
        longWritable.set(bigInt);
        System.out.println(serializeToByteString(longWritable));

        // bigInt 使用 VLongWritable 序列化
        System.out.println("使用 VLongWritable 序列化 bigInt（4589938592L）的结果：");
        vLongWritable.set(bigInt);
        System.out.println(serializeToByteString(vLongWritable));
    }

}

程序使用 IntWritable 和 VIntWritable 作为小整数和中等整数的封装类。对于大整数，则使用 LongWritable 和 VLongWritable。

IntWritable 类始终使用固定的 4 个字节来表示一个整数，无论它存储的值是多少。而 VIntWritable 类更智能，它所使用的字节数取决于数据的实际大小。比如数字 100，VIntWritable 只使用了一个字节。

同样的区别也出现在 LongWritable 和 VLongWritable 的序列化结果中。

4、Hadoop versus Java serialization（Hadoop 与 Java 序列化的对比）

此时会出现一个问题：为什么 Hadoop 使用的是 Writable 接口，而不是依赖 Java 的序列化机制？我们来尝试使用 Java 的数据类型和序列化方式，对前面示例中的值进行序列化：

import org.apache.hadoop.util.StringUtils;

import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.ObjectOutputStream;

public class JavaSerialization {

    public static String javaSerializeToByteString(Object o) throws IOException {
        // 创建一个字节输出流，用于临时存储 Java 序列化后的对象数据（字节形式）
        // 所有写入的数据都会保存在内存中，后面可以提取为 byte[]
        ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream();

        // 创建一个 ObjectOutputStream，它是 Java 自带的序列化工具类
        // 可以将实现了 Serializable 接口的对象写成字节流
        ObjectOutputStream objectOutputStream = new ObjectOutputStream(outputStream);

        // 将传入的对象 o 写入对象输出流中（即进行 Java 标准序列化）
        objectOutputStream.writeObject(o);

        // 关闭流，确保所有数据都写入到底层 outputStream
        objectOutputStream.close();

        // 从 outputStream 中提取完整的字节数组（即序列化结果）
        byte[] byteArray = outputStream.toByteArray();

        // 使用 Hadoop 的 StringUtils 工具，将字节数组转换成十六进制字符串，方便显示和比较
        return StringUtils.byteToHexString(byteArray);
    }

}

Java 提供了 ObjectOutputStream 类，用于将对象序列化为字节流。ObjectOutputStream 类支持一个 writeObject 方法。下面的代码使用该方法对这三个数字进行了序列化：

import org.apache.hadoop.util.StringUtils;

import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.ObjectOutputStream;

public class JavaSerialization {

    public static String javaSerializeToByteString(Object o) throws IOException {
        // 创建一个字节输出流，用于临时存储 Java 序列化后的对象数据（字节形式）
        // 所有写入的数据都会保存在内存中，后面可以提取为 byte[]
        ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream();

        // 创建一个 ObjectOutputStream，它是 Java 自带的序列化工具类
        // 可以将实现了 Serializable 接口的对象写成字节流
        ObjectOutputStream objectOutputStream = new ObjectOutputStream(outputStream);

        // 将传入的对象 o 写入对象输出流中（即进行 Java 标准序列化）
        objectOutputStream.writeObject(o);

        // 关闭流，确保所有数据都写入到底层 outputStream
        objectOutputStream.close();

        // 从 outputStream 中提取完整的字节数组（即序列化结果）
        byte[] byteArray = outputStream.toByteArray();

        // 使用 Hadoop 的 StringUtils 工具，将字节数组转换成十六进制字符串，方便显示和比较
        return StringUtils.byteToHexString(byteArray);
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 定义三个不同大小的测试数字
        int smallInt = 100;               // 小整数
        int mediumInt = 1048576;          // 中等整数（2^20）
        long bigInt = 4589938592L;        // 大整数（超出 int 范围，使用 long）

        // 使用 Java 的序列化机制对 smallInt 进行序列化
        System.out.println("使用 Java 序列化器序列化 smallInt（100）的结果：");
        System.out.println(javaSerializeToByteString(new Integer(smallInt)));

        // 使用 Java 的序列化机制对 mediumInt 进行序列化
        System.out.println("使用 Java 序列化器序列化 mediumInt（1048576）的结果：");
        System.out.println(javaSerializeToByteString(new Integer(mediumInt)));

        // 使用 Java 的序列化机制对 bigInt（long 类型）进行序列化
        System.out.println("使用 Java 序列化器序列化 bigInt（4589938592L）的结果：");
        System.out.println(javaSerializeToByteString(new Long(bigInt)));
    }

}

很明显，Java 序列化后的数据要比 Writable 类序列化后的数据大得多。Hadoop 的核心就是围绕磁盘或网络上的序列化与反序列化展开，因此紧凑性非常重要。而 Java 序列化为了表示一个对象，需要消耗更多的字节。

Java 序列化效率低的原因在于：Java 并不会对要序列化的对象所属的类做任何假设。这就意味着，每个被序列化的对象都要带上与类相关的元数据（如类名、结构信息等）。

相比之下，Writable 类是根据字节流直接读取字段，并假设这些字节流一定是它自己的类型。这种机制让数据的表示更加紧凑，从而带来了更高的性能。但代价是：对于 Hadoop 初学者来说，Writable 学习曲线更陡峭。

另一个缺点是：Writable 类只能用于 Java 语言，缺乏跨语言的通用性。

自定义 Writable 类也较为繁琐，开发者必须手动处理字节流中类的格式和字段顺序。为了解决这个问题，Hadoop 曾引入过一个叫 Record IO 的功能。它提供了一种记录定义语言和编译器，可以将记录规范自动转换为 Writable 类。 不过这个功能后来被废弃了，现在推荐使用 Avro 作为替代方案。

二、File Compression（文件压缩）

当我们谈到 Hadoop 时，通常会想到存储在 HDFS 中的超大文件，以及在存储 HDFS 块或运行 MapReduce 任务时，集群节点之间大量的数据传输。如果能够在某种程度上减少文件大小，就能同时减少存储需求和网络中的数据传输量，这正是 Hadoop 中数据压缩发挥作用的地方。

Hadoop 中各个阶段的数据压缩

在 Hadoop 的 MapReduce 流程中，我们可以在多个阶段进行数据压缩：

• 压缩输入文件 —— 我们可以压缩输入文件，以减少 HDFS 中的存储空间。如果输入文件被压缩了，那么在被 MapReduce 作业处理时，这些文件会被自动解压。
• 压缩 map 输出 —— 我们可以压缩中间的 map 输出数据。由于 map 输出会写入磁盘，且多个 map 输出的数据会被 reducer 使用，因此这些 map 输出的数据需要通过网络传输到执行 reduce 任务的节点。
• 压缩输出文件 —— 我们也可以压缩 MapReduce 作业的最终输出结果文件。

Hadoop 常用的压缩格式

下面是 Hadoop 中四种常用压缩格式的对比：

• gzip

  gzip 是 Hadoop 原生支持的压缩格式。gzip 基于 DEFLATE 算法，它结合了 LZ77 和霍夫曼编码（Huffman Coding）。

  应用场景：当每个压缩后的文件小于 130MB（即一个 HDFS block 大小以内）时，可以考虑使用 gzip 压缩格式。例如，将一天或一小时的日志压缩成一个 gzip 文件，然后 MapReduce 程序可以通过多个 gzip 文件并发运行。Hive 程序、Streaming 程序以及用 Java 编写的 MapReduce 程序都可以像处理文本一样处理 gzip 文件。压缩后原有程序不需要做任何修改。

  // 创建压缩编解码器工厂对象，用于获取指定格式的压缩器
  CompressionCodecFactory factory = new CompressionCodecFactory(conf);
  
  // 根据类名获取 gzip 对应的压缩编解码器
  CompressionCodec codec = factory.getCodecByClassName("org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec");
  
  // 使用 codec 创建压缩输出流，后续写入的数据会被自动以 gzip 格式压缩
  CompressionOutputStream compressionOutputStream = codec.createOutputStream(out);
  

• LZO

  LZO 压缩格式由许多较小的（约 256KB）压缩数据块组成，允许任务在块边界上进行切分（split）。此外，LZO 设计之初就追求速度：其解压速度大约是 gzip 的两倍，意味着它足够快以匹配硬盘读取速度。它的压缩率不如 gzip——通常压缩后的文件会比 gzip 版本大约 50%。但相比完全未压缩的文件，LZO 压缩后的大小仍然只有原来的 20%-50%，这意味着 IO 密集型的作业在 map 阶段可提速约 4 倍。

  应用场景：适合单个压缩后超过 200MB 的大文本文件。文件越大，LZO 的压缩性能优势越明显。

  // 创建压缩编解码器工厂对象
  CompressionCodecFactory factory = new CompressionCodecFactory(conf);
  
  // 根据类名获取 lzo 对应的压缩编解码器（需使用 Hadoop-LZO 提供的类）
  CompressionCodec codec = factory.getCodecByClassName("com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec");
  
  // 创建 LZO 压缩输出流
  CompressionOutputStream compressionOutputStream = codec.createOutputStream(out);
  

• Snappy

  Snappy 是一个压缩/解压缩库。它的目标不是最大压缩率或与其他压缩库兼容，而是追求极高的压缩速度和合理的压缩效果。

  例如，与 zlib 的最快压缩模式相比，Snappy 对大多数输入数据的压缩速度快一个数量级，但压缩后的文件可能比 zlib 版本大 20% 到 100%。在 64 位模式下的单核 Core i7 处理器上，Snappy 的压缩速度约为 250 MB/秒或更快，解压速度约为 500 MB/秒或更快。

  Snappy 被广泛应用于 Google 内部，从 BigTable、MapReduce 到 RPC 系统都有使用。

  应用场景：当 MapReduce 作业的 map 输出数据量大时，可以将 Snappy 用作 map 到 reduce 之间中间数据的压缩格式，也可作为某个 MapReduce 作业的输出格式和另一个 MapReduce 作业的输入格式。

  // 创建压缩编解码器工厂对象
  CompressionCodecFactory factory = new CompressionCodecFactory(conf);
  
  // 根据类名获取 snappy 对应的压缩编解码器
  CompressionCodec codec = factory.getCodecByClassName("org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");
  
  // 创建 Snappy 压缩输出流
  CompressionOutputStream compressionOutputStream = codec.createOutputStream(out);
  

• bzip2

  bzip2 是一个免费、无专利的高质量数据压缩器。它的压缩比通常接近最优秀的技术（例如 PPM 系列统计压缩器）的 10%~15%，但压缩速度约为 PPM 的两倍，解压速度约为 PPM 的六倍。

  应用场景：适用于对压缩速度要求不高，但对压缩率要求高的情况。例如，可作为 MapReduce 作业的输出格式；或者用于输出数据量较大的任务，数据处理后需归档压缩以减少磁盘占用和后续数据使用成本；又或者用于对单个大型文本进行压缩，既减少存储空间，又支持切分，同时还能保持与现有程序兼容（即无需修改程序）。

  // 创建压缩编解码器工厂对象
  CompressionCodecFactory factory = new CompressionCodecFactory(conf);
  
  // 根据类名获取 bzip2 对应的压缩编解码器
  CompressionCodec codec = factory.getCodecByClassName("org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec");
  
  // 创建 BZip2 压缩输出流
  CompressionOutputStream compressionOutputStream = codec.createOutputStream(out);
  

三、File Handling（文件处理）

Hadoop 的 HDFS 和 MapReduce 子框架主要是为处理大型数据文件而设计的，对于小文件的处理不仅效率低下，而且会占用大量磁盘空间（每个小文件都会占用一个块，HDFS 默认的块大小为 128MB）。

解决方案通常是选用一种“容器”来统一存储这些小文件。HDFS 提供了两种容器类型：SequenceFile 和 MapFile。

1、SequenceFile Container Class（SequenceFile 容器类）

**SequenceFile 是 Hadoop API 提供的一种二进制文件格式。**这种二进制文件可以直接将 <key, value> 键值对序列化写入文件中。其中 Key 和 Value 都可以是任意类型的 Writable。目前，许多人基于这种文件格式提出了一些将中小文件存储到 HDFS 的解决方案，其基本思路是：将多个小文件合并成一个大文件，并建立这些小文件位置信息的索引。需要注意的是，SequenceFile 中的 Key 并不进行排序。

SequenceFile 的压缩方式

SequenceFile 文件支持三种压缩类型：

• NONE：不进行压缩。
• RECORD：仅压缩每条记录中的 value。
• BLOCK：将一组记录作为一个块整体压缩。

SequenceFile 的结构

一个 SequenceFile 是由多条记录（Record）组成的。每条记录都是一个 <key, value> 键值对。每条记录中包含以下内容：记录长度（Record Length）、键的长度（Key Length）、键（Key）和值（Value）。此外，文件中某些位置会插入 同步标记（Sync Marker）。在读取或写入 SequenceFile 时，需要提前知道 key 和 value 的类类型，这些类型信息会在文件开头的头部区域（header section）中记录。

SequenceFile 中的同步标记（Sync Marker）

普通压缩文件在大数据环境中无法切分处理，因此只能整体处理。这是因为输入格式中的记录读取器（RecordReader）无法准确地从一个数据块跳转到另一个块中定位记录的起始位置。

而 SequenceFile 中的同步标记（sync marker 或 sync pointer）可以解决这个问题。同步标记记录了数据块之间的边界信息，使得 RecordReader 可以识别块之间的分隔，从而能够正确读取每个数据块中的记录内容。

在下图中你会看到两种 SequenceFile 格式：第一种是未压缩格式，第二种是带压缩格式。如果启用了压缩，那么只有记录中的 value 部分会被压缩，其他元数据（如 key、长度字段等）不会压缩。图中的压缩方式是按记录级别（Record-Level）的压缩。

序列文件也可以进行块级压缩。所谓块级压缩，就是将多个记录压缩在一起。下图展示了序列文件中块级压缩的结构。与记录级压缩相比，块级压缩更受青睐，因为它能够利用记录之间的相似性，从而实现比记录级压缩更高效的压缩效果。在进行块级压缩的序列文件中，每个压缩块会包含多个记录。一个块的结构通常包括：未压缩的记录数量、压缩的键长度、压缩的键数据、压缩的值长度，以及实际压缩的值数据。

Sequence 文件格式的优点

该文件格式具有以下优点：

• 压缩可定制：支持压缩，并且可以自定义为基于记录的压缩或基于块的压缩（块级压缩性能更好）。
• 支持任务本地化：由于文件可以被分片，对于 MapReduce 任务的数据本地化支持较好。
• 使用难度低：因为它是 Hadoop 框架提供的 API，业务逻辑端的修改相对简单。

创建 SequenceFile 的步骤

创建 SequenceFile 需要以下步骤：

• 设置 Configuration 配置。
• 获取 FileSystem 文件系统。
• 设置文件输出路径。
• 使用 SequenceFile.createWriter 创建 SequenceFile.Writer 并写入数据。
• 使用 SequenceFile.Writer.append 附加数据。
• 结束写入过程。