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# SequenceFile是什么
## 概述
SequenceFile是Hadoop生态系统中的一种二进制文件格式,专门设计用于高效存储键值对(Key-Value)形式的数据。它由Apache Hadoop项目引入,主要用于MapReduce作业的输入/输出格式,以及HDFS上的数据存储。SequenceFile以紧凑的二进制结构存储数据,兼具高吞吐量和可分割性(Splittable)的特点,适合大数据场景下的序列化存储需求。
## 核心特性
### 1. 二进制存储格式
SequenceFile将数据以二进制形式存储,相比文本格式(如CSV)具有更高的存储效率和更快的读写速度。每条记录包含一个键和一个值,均以二进制序列化形式保存。
### 2. 支持压缩
SequenceFile提供三种压缩模式:
- **无压缩(NONE)**:原始存储。
- **记录级压缩(RECORD)**:对每条记录单独压缩。
- **块级压缩(BLOCK)**:将多条记录组合成块后压缩,压缩率更高。
### 3. 可分割性
SequenceFile支持按块(Block)划分,使得文件可以被分割成多个部分并行处理,非常适合MapReduce等分布式计算框架。
### 4. 类型灵活性
键和值可以是任意实现了Hadoop `Writable`接口的类型(如IntWritable、Text),也支持自定义序列化类型。
## 文件结构
一个SequenceFile由以下部分组成:
1. **文件头(Header)**:包含格式版本、键/值类型信息、压缩标志等元数据。
2. **同步标记(Sync Marker)**:周期性插入的标记点,用于快速定位块边界。
3. **记录(Records)**:连续的键值对序列,格式为`[记录长度][键长度][键][值]`。
## 典型应用场景
1. **中间数据存储**
MapReduce作业中常将中间结果保存为SequenceFile,兼顾效率与可分割性。
2. **小文件合并**
通过将多个小文件打包成SequenceFile,解决HDFS小文件存储效率低的问题。
3. **二进制数据存储**
存储图像、序列化对象等非文本数据时,比文本格式更高效。
## 代码示例(Java)
```java
Configuration conf = new Configuration();
Path path = new Path("data.seq");
// 写入SequenceFile
SequenceFile.Writer writer = SequenceFile.createWriter(
conf,
Writer.file(path),
Writer.keyClass(Text.class),
Writer.valueClass(IntWritable.class)
);
writer.append(new Text("key1"), new IntWritable(100));
writer.close();
// 读取SequenceFile
SequenceFile.Reader reader = new SequenceFile.Reader(conf, Reader.file(path));
Text key = new Text();
IntWritable value = new IntWritable();
while (reader.next(key, value)) {
System.out.println(key + " => " + value);
}
reader.close();
特性 | SequenceFile | Avro | Parquet |
---|---|---|---|
存储格式 | 二进制 | 二进制 | 列式存储 |
可分割性 | 支持 | 支持 | 支持 |
压缩效率 | 中等 | 高 | 极高 |
适用场景 | 键值对数据 | 结构化数据 | 分析型查询 |
SequenceFile作为Hadoop早期设计的核心文件格式,在大数据存储和处理的特定场景中仍具有实用价值。尽管列式存储格式(如Parquet/ORC)在分析场景中表现更优,但SequenceFile在键值对存储、中间结果暂存等场景中依然不可替代。理解其原理和适用场景有助于在Hadoop生态中做出更合理的技术选型。 “`
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