需求是把mongodb里的数据条目存入hdfs，用于离线统计分析。mongodump导出的文件格式为bson，每条记录前用4字节来表示该记录的长度，这是比较典型的非定长条目的文件存储格式，优点是简单。由于只能从文件开始处一路读下去才能理解整个文件，所以当给定部分文件内容时，是没法理解文件内容的，这对mapreduce的分割很不友好。mongodb官方提供的方案，是对bson文件预处理一遍，生成split文件，mapdeduce任务根据split文件进行分割。但有如下缺点：
- 初次使用时，需要生成split文件，耗时较长
- hadoop生态链如hive pig，对bson支持不够
调研了下avro格式，其文件组织方式如下：
avro file format
相比于bson的文件格式，最重要变化是多了个sync marker字段，这是个边界符，意义等同于TextInputFormat里的换行符，这样就可以对文件正常进行分割了，读取时从本区间第一个sync marker后开始读，为了保证所有记录读且被读了一次，读到区间尾时，应该继续读下去，直到读完该block。avro是有范式的，bson是无范式的，倘若能把mongodb里的数据以一定范式表达出来，avro只需要在文件头储存格式信息就可以了，而bson的每条记录都必须存储字段信息，这样能节省大概百分20的空间。使用avro的成本是bson到avro的格式转换，实践下来，单cpu能达到30M/S，还是能接受的范围。
