最近测试Hadoop数据一致性，发现Hadoop SequenceFile BLOCK压缩类型（io.seqfile.compression.type=BLOCK）的文件存在数据丢失情况，对此进行研究并解决。

先来了解SequenceFile BLOCK压缩类型的数据写入机制：

BLOCK压缩类型的SequenceFile数据结构图

BLOCK压缩类型的SequenceFile.Writer实现类为SequenceFile.BlockCompressWriter，写入流程如下：

    1.写入头部信息：版本信息，压缩类型信息，压缩算法类信息，keyClass/valueClass类名，Metadata等；

    2.写入Sync标记；

    3.将key和value序列化并写入缓存，当缓存大小达到阈值（默认io.seqfile.compress.blocksize=1000000字节），触发sync()操作，sync操作：先写入sync标记，再将缓存中的key和value进行压缩写入FSDataOutputStream，格式如上图中的Block compression。 这样就成功写入了一个block；

    4. 后续的数据写入流程和3一样；

    5. 当最后数据写入完成后，会存在最后一个block的数据小于io.seqfile.compress.blocksize，这样不会触发sync()操作，所以必须调用BlockCompressWriter的close()方法，其中会去调用sync()操作将最后剩余的数据写入FSDataOutputStream，并对FSDataOutputStream做close(),至此完成整个写入流程。

‍解决我的问题：‍

    我的问题是由于在写入数据结束后只对FSDataOutputStream做了close()操作，而根据BLOCK压缩类型的写入必须调用Writer的close()操作，才能触发sync()操作将剩余数据压缩写入FSDataOutputStream。而在我的实现中，当设置io.seqfile.compression.type为NONE和RECORD，不会出现数据丢失。 因为这两种压缩类型，是来一条数据就写入outputStream，没有BLOCK这样的缓存后再写入机制。