DFS针对大数据文件来设计，处理小文件效率低。阅读『File-Based Data Structures』中关于『Hadoop’s SequenceFile』的介绍。编写代码，使用『 SequenceFile 』实现多个小文件的存储。要求如下： 1、开发环境：Intellj IDEA + MAVEN，JDK 1.8, Hadoop 2.9.2 2、写文件：输入：100张图片的文件夹，输出：包含所有图片的SequenceFile格式文件 3、读文件：输入：包含所有图片的SequenceFile格式文件，输出：所有图片 压缩后上传程序源文件（压缩文件名：学号_姓名_HDFS.rar）和运行截图。 我的答案：

这个问题需要编写一些 Java 代码来实现。首先需要在 pom.xml 文件中添加 Hadoop 依赖：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-common</artifactId>
        <version>2.9.2</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId>
        <version>2.9.2</version>
    </dependency>
</dependencies>

然后开始编写代码：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.BytesWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.SequenceFile;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
import org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils;

import java.io.File;
import java.io.IOException;

public class SequenceFileDemo {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 创建 Configuration 对象
        Configuration conf = new Configuration();

        // 创建 SequenceFile.Writer 对象
        FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
        Path outputPath = new Path("/tmp/output.seq");
        SequenceFile.Writer writer = SequenceFile.createWriter(fs, conf, outputPath, Text.class, BytesWritable.class,
                SequenceFile.CompressionType.BLOCK, new SnappyCodec());

        // 遍历文件夹中的所有文件，并将每个文件的内容写入 SequenceFile
        File dir = new File("/tmp/input");
        for (File file : dir.listFiles()) {
            Text key = new Text(file.getName());
            byte[] value = org.apache.commons.io.FileUtils.readFileToByteArray(file);
            BytesWritable bwValue = new BytesWritable(value);
            writer.append(key, bwValue);
        }
        writer.close();

        // 创建 SequenceFile.Reader 对象
        SequenceFile.Reader reader = new SequenceFile.Reader(fs, outputPath, conf);

        // 读取 SequenceFile 中的内容并输出
        Text key = (Text) ReflectionUtils.newInstance(reader.getKeyClass(), conf);
        BytesWritable value = (BytesWritable) ReflectionUtils.newInstance(reader.getValueClass(), conf);
        while (reader.next(key, value)) {
            org.apache.commons.io.FileUtils.writeByteArrayToFile(new File("/tmp/output/" + key.toString()), value.getBytes());
        }
        reader.close();
    }
}

这段代码将遍历指定的文件夹，将每个文件的内容写入到一个 SequenceFile 中。然后，它将使用相同的 SequenceFile 读取器从文件中读取每个键值对，并将其写入一个新文件夹中。

请注意，我们在创建 SequenceFile.Writer 对象时指定了 SnappyCodec 压缩格式，以提高性能和节省存储空间。此外，我们还使用了 Apache Commons IO 库来将文件内容读入字节数组中。

最后，您需要将此代码打包并在 Hadoop 集群上运行。在运行之前，请确保在 Hadoop 配置文件中正确配置了文件系统和压缩库。