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MapReduce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/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