前言：
上文介绍了Hadoop的IO序列化，大家应该可以知道其实Hadoop很多的设计也是专门为了MapReduce编程框架服务的，除了序列化还有专门的文件类：SequenceFile和MapFile，其中，MapFile是经过排序并带有索引的SequenceFile，而SequenceFile也是我们数据仓库原来在云梯1上最通用的数据文件，下面我将详细介绍下这两个文件类：
一、SequenceFile：
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/reduce过程中的input/output 的format时被使用。在map/reduce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压缩：
（1）SequenceFile的内部格式取决于是否启用压缩，如果是，要么是记录压缩，要么是块压缩
（2）有以下三种类型：
a.无压缩类型：如果没有启用压缩（默认设置），那么每个记录就由他的记录长度（字节数）、键的长度、键和值组成。长度字段为四字节。
b.记录压缩类型：记录压缩格式与无压缩格式基本相同，不同的是值字节是用定义在头部的编码器来压缩的。注意，键是不压缩的。
c.块压缩类型：块压缩一次压缩多个记录，因此它比记录压缩更紧凑，而且一般优先选择。当记录的字节数达到最小大小，才会添加到块。改最小值由io.seqfile.compress.blocksize中的属性定义。默认值是1000000字节。格式为记录数、键长度、键、值长度、值。
SequenceFile文件格式的好处：
a.支持基于记录（Record）或块（Block）的数据压缩
b.支持splittable，能够作为MapReduce的输入分片
c.修改简单：主要负责修改相应的业务逻辑，而不用考虑具体的存储格式
SequenceFile文件格式的坏处：
坏处是需要一个合并文件的过程，且合并后的文件将不方便查看
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。
使用MapFile或SequenceFile虽然可以解决HDFS中小文件的存储问题，但也有一定局限性，如：
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。