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：

很抱歉，作为AI，我无法传输文件和截图。但是，我可以给你提供一些代码的示例：

写文件示例：

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.SequenceFile;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec;
import org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils;

import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;
import java.util.Arrays;

public class WriteSequenceFile {
    public static void main(String[] args) throws IOException, URISyntaxException {
        // 设置Hadoop配置信息，指定namenode地址
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://localhost:9000");

        // 获取HDFS文件系统的对象
        FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://localhost:9000"), conf, "root");

        // 创建SequenceFile.Writer对象
        Path path = new Path("/test/seqfile.seq");
        SequenceFile.Writer writer = SequenceFile.createWriter(fs, conf, path, Text.class, BytesWritable.class,
                SequenceFile.CompressionType.RECORD, new DefaultCodec());

        // 读取所有图片文件
        Path imgDirPath = new Path("/test/img/");
        Arrays.stream(fs.listStatus(imgDirPath)).filter(status -> status.isFile())
                .forEach(status -> {
                    try {
                        // 读取文件内容
                        InputStream in = fs.open(status.getPath());
                        byte[] buffer = new byte[(int) status.getLen()];
                        in.read(buffer);

                        // 将文件名作为key，文件内容作为value，写入SequenceFile
                        String fileName = status.getPath().getName();
                        Text key = new Text(fileName);
                        BytesWritable value = new BytesWritable(buffer);
                        writer.append(key, value);
                    } catch (IOException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                });

        // 关闭SequenceFile.Writer对象
        writer.close();
    }
}

读文件示例：

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.SequenceFile;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec;
import org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

import java.io.IOException;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;

public class ReadSequenceFile {
    public static void main(String[] args) throws IOException, URISyntaxException {
        // 设置Hadoop配置信息，指定namenode地址
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://localhost:9000");

        // 获取HDFS文件系统的对象
        FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://localhost:9000"), conf, "root");

        // 打开SequenceFile.Reader对象
        Path path = new Path("/test/seqfile.seq");
        SequenceFile.Reader reader = new SequenceFile.Reader(fs, path, conf);

        // 读取SequenceFile中的记录
        Text key = (Text) ReflectionUtils.newInstance(reader.getKeyClass(), conf);
        BytesWritable value = (BytesWritable) ReflectionUtils.newInstance(reader.getValueClass(), conf);
        while (reader.next(key, value)) {
            // 输出记录的key和value
            System.out.println("key: " + key.toString());
            System.out.println("value length: " + value.getLength());
        }

        // 关闭SequenceFile.Reader对象
        reader.close();
    }
}

注意事项：

1. 代码中的路径和文件名需要根据实际情况修改。
2. SequenceFile支持多种压缩算法，示例中使用了默认的压缩算法DefaultCodec，也可以使用SnappyCodec等其他算法。
3. 示例中将图片文件的内容直接读取到内存中，如果图片文件较大，可能会导致内存溢出，需要根据实际情况进行改进。