1. 如何解析压缩的sequencefile 文件
您好. 当然可以， 可以看看mahout源码里，有一些工具类。自个写也行 如果还有问题，可以继续追问，感谢。
2. maprece中如何处理sequencefile的输入文件
使用SequenceFileInputFormat即可处理sequencefile输入文件
3. hadoop的SequenceFile.Reader中的同步信息是什么意思
是Writer写上的，和hadoop没有关系，sequencefile只是hadoop提供的一种内置的文件格式，并提供了Reader和Writer, 你自己也可以版实现的，；
因为权sequencefile是二进制的存储，在reader seek之后，reader就找不到正确的其实record起始位置了，同步信息就是用来校验找到新的record起始位置的。
4. hadoop sequencefile 怎么使用
1.SequenceFile特点：是 Hadoop 的一个重要数据文件类型，它提供key-value的存储，但与传统key-value存储（比如hash表，btree）不同的是，它是appendonly的，于是你不能对已存在的key进行写操作。
2.SequenceFile 有三种压缩态：
1 Uncompressed – 未进行压缩的状
2.record compressed - 对每一条记录的value值进行了压缩（文件头中包含上使用哪种压缩算法的信息）
3. block compressed – 当数据量达到一定大小后，将停止写入进行整体压缩，整体压缩的方法是把所有的keylength,key,vlength,value 分别合在一起进行整体压缩
3.结构组成：
3.1 header数据：保存文件的压缩态标识；
3.2 Metadata数据：简单的属性/值对，标识文件的一些其他信息。Metadata 在文件创建时就写好了，所以也是不能更改
3.3 追加的键值对数据
3.4 流存储结构：流的存储头字节格式：
Header： *字节头”SEQ”, 后跟一个字节表示版本”SEQ4”,”SEQ6”.//这里有点忘了 不记得是怎么处理的了，回头补上做详细解释
*keyClass name
*valueClass name
*compression boolean型的存储标示压缩值是否转变为keys/values值了
*blockcompression boolean型的存储标示是否全压缩的方式转变为keys/values值了
*compressor 压缩处理的类型，比如我用Gzip压缩的Hadoop提供的是GzipCodec什么的..
*元数据 这个大家可看可不看的
4.扩展实现：
4.1 MapFile 一个key-value 对应的查找数据结构，由数据文件/data 和索引文件 /index 组成，数据文件中包含所有需要存储的key-value对，按key的顺序排列。索引文件包含一部分key值，用以指向数据文件的关键位置
4.2 SetFile – 基于 MapFile 实现的，他只有key，value为不可变的数据。
4.3 ArrayFile – 也是基于 MapFile 实现，他就像我们使用的数组一样，key值为序列化的数字。
4.4 BloomMapFile – 他在 MapFile 的基础上增加了一个 /bloom 文件，包含的是二进制的过滤表，在每一次写操作完成时，会更新这个过滤表。
5.使用如下：主要是Writer和Reader对象完成文件的添加和读功能，应用demo参照下面链接，其中Map端以SequenceFileInputFormat格式接收，Map的key-value应为SequenceFile保持一致。
5. 如何读取hadoop压缩的序列化文件
Hadoop序列化文件主要用于解决大量小文件问题，SequenceFile是Hadoop API提供的一种二进制文件支持。这种二进制文件直接将<key,value>对序列化到文件中，一般对小文件可以使用这种文件合并，即将文件名作为key，文件内容作为value序列化到大文件中。
理解点：
1、二进制数据格式，在hadoop上进行mr任务时使用，一般是中间过程mr的输入输出数据
2、有一定的格式：头部+内容。头部标示SEQ
3、可通过read读取，
${JAVA_HOME}/bin/java -cp ${HADOOP_LIB}/hadoop-2-core.jar:${HADOOP_LIB}/commons-logging-1.0.4.jar:${bin} sequencefile.SequenceFileReader $fileName
4、读写会用到用到commons-logging-1.0.4.jar hadoop-2-core.jar sequencefile.env sequencefile.jar 等
好处：
1)支持压缩，且可定制为基于Record或Block压缩（Block级压缩性能较优）
2)本地化任务支持：因为文件可以被切分，因此MapRece任务时数据的本地化情况应该是非常好的。
3)难度低：因为是Hadoop框架提供的API，业务逻辑侧的修改比较简单。
坏处：需要一个合并文件的过程，且合并后的文件将不方便查看。
SequenceFile 是一个由二进制序列化过的key/value的字节流组成的文本存储文件，它可以在map/rece过程中的input/output 的format时被使用。在map/rece过程中，map处理文件的临时输出就是使用SequenceFile处理过的。
SequenceFile分别提供了读、写、排序的操作类。
SequenceFile的操作中有三种处理方式：
1） 不压缩数据直接存储。 //enum.NONE
2） 压缩value值不压缩key值存储的存储方式。//enum.RECORD
3）key/value值都压缩的方式存储。//enum.BLOCK
SequenceFile提供了若干Writer的构造静态获取。
//SequenceFile.createWriter()；
SequenceFile.Reader使用了桥接模式，可以读取SequenceFile.Writer中的任何方式的压缩数据。
三种不同的压缩方式是共用一个数据头，流方式的读取会先读取头字节去判断是哪种方式的压缩，然后根据压缩方式去解压缩并反序列化字节流数据，得到可识别的数据。
流的存储头字节格式：
Header：
*字节头”SEQ”, 后跟一个字节表示版本”SEQ4”,”SEQ6”.//这里有点忘了 不记得是怎么处理的了，回头补上做详细解释
*keyClass name
*valueClass name
*compression boolean型的存储标示压缩值是否转变为keys/values值了
*blockcompression boolean型的存储标示是否全压缩的方式转变为keys/values值了
*compressor 压缩处理的类型，比如我用Gzip压缩的Hadoop提供的是GzipCodec什么的..
*元数据 这个大家可看可不看的
所有的String类型的写操作被封装为Hadoop的IO API，Text类型writeString()搞定。
未压缩的和只压缩values值的方式的字节流头部是类似的：
*Header
*RecordLength记录长度
*key Length key值长度
*key 值
*是否压缩标志 boolean
*value
6. rdd不支持saveassequencefile怎么解决
弹性分布式数据集（RDD，Resilient Distributed Datasets），它具备像MapRece等数据流模型的容错特性，并且允许开发人员在版大型集群上执行权基于内存的计算。现有的数据流系统对两种应用的处理并不高效：一是迭代式算法，这在图应用和机器学习领域很常见；二是交互式数据挖掘工具。这两种情况下，将数据保存在内存中能够极大地提高性能。为了有效地实现容错，RDD提供了一种高度受限的共享内存，即RDD是只读的，并且只能通过其他RDD上的批量操作来创建。尽管如此，RDD仍然足以表示很多类型的计算，包括MapRece和专用的迭代编程模型（如Pregel）等
7. hive 中的压缩格式 rcfile，textfile，sequencefile 各有什么区别
TextFile：
Hive默认格式，数据不做压缩，磁盘开销大，数据解析开销大。回
可结合Gzip、Bzip2、Snappy等使用（系统自答动检查，执行查询时自动解压），但使用这种方式，hive不会对数据进行切分，从而无法对数据进行并行操作。
8. 能由SequenceFile文件读出来Text格式的吗
您好.
当然可以， 可以看看mahout源码里，有一些工具类。自个写也行
如果还有问题，可以继续追问，感谢。
9. 在hadoop中,小文件(比如很多张jpg的图)利用SequenceFile合并成一个文件后,想还原成原先的小文件，怎么做
需要另外存一个meta信息，包括文件名和偏移量
10. sequencefile和mapfile可以追加内容吗
using UnityEngine;
using System.Collections;
//引入命名空间版权
using System;
using System.Data;
using System.Data.Odbc;
public class RaderData : MonoBehaviour