RCFile在平台的应用场景中多数用于存储需要“长期留存”的数据文件，在我们的实践过程中，RCFile的数据压缩比通常可以达到8 : 1或者10 : 1，特别适用于存储用户通过Hive（MapReduce）分析的结果。目前平台的计算引擎正逐步由Hadoop MapReduce迁移至Spark，存储方面我们依然想利用RCFile的优势，但是具体实践中遇到那么几个“坑”。
数据分析师使用PySpark构建Spark分析程序，源数据是按行存储的文本文件（可能有压缩），结果数据为Python list，list的元素类型为tuple，而tuple的元素类型为unicode（Python2，为了保持大家对数据认知的一致性，源数据是文本，我们要求用户的处理结果也为文本），可以看出list实际可以理解为一张表（Table），list的元素tuple为行（Row），tuple的元素为列（Column），因此能够很好的利用RCFile的列式存储特性。
RCFile扩展自Hadoop InputFormat、OutputFormat、Writable：
org.apache.hadoop.hive.ql.io.RCFileInputFormat
org.apache.hadoop.hive.ql.io.RCFileOutputFormat
org.apache.hadoop.hive.serde2.columnar.BytesRefArrayWritable
注意：RCFile的使用需要依赖于Hive的Jar。
使用RCFileOutputFormat时我们需要处理tuple => BytesRefArrayWritable（Object[] => BytesRefArrayWritable）的数据类型转换，使用RCFileInputFormat时我们需要处理BytesRefArrayWritable => tuple（BytesRefArrayWritable => Object[]）的数据类型转换，也就是说我们需要扩展两个Converter：
ObjectArrayToBytesRefArrayWritableConverter：用于Object[] => BytesRefArrayWritable的数据类型转换；
BytesRefArrayWritableToObjectArrayConverter：用于BytesRefArrayWritable => Object[]的数据类型转换；
注：有关PySpark Converter的相关原理可以参考 http://diptech.sinaapp.com/?p=125，在此我们只介绍具体的实现细节。
（1）ObjectArrayToBytesRefArrayWritableConverter；
convert的参数类型为Object[]，返回值类型为BytesRefArrayWritable。
（2）BytesRefArrayWritableToObjectArrayConverter；
convert的参数类型为BytesRefArrayWritable，返回值类型为Object[]。
1. 模拟数据（用户分析结果），将其以RCFile的形式保存至HDFS；
我们模拟的数据为三行三列，数据类型均为文本，需要注意的是RCFile在保存数据时需要通过Hadoop Configuration指定“列数”，否则会出现以下异常：
此外RCFileOutputFormat RecordWriter会丢弃“key”：
因此“key”可以是任意值，只要兼容Hadoop Writable即可，此处我们将“key”处理为None，并设置keyClass为org.apache.hadoop.io.NullWritable。
而且运行上述程序之前，还需要将com.sina.dip.spark.converter.ObjectArrayToBytesRefArrayWritableConverter编译打包为独立的Jar：rcfile.jar，运行命令如下：
spark-submit --jars rcfile.jar 1.5.1/examples/app/spark_app_save_data_to_rcfile.py
出乎意料，异常信息出现：
引发异常的代码并不是我们自定义扩展的ObjectArrayToBytesRefArrayWritableConverter，而是RCFileOutputFormat，怎么可能，这不是官方提供的代码么？根据异常堆栈可知，RCFileOutputFormat第79行（不同版本的Hive可能代码行数不同）代码出现空指针异常：
该行可能引发空指针异常的唯一原因就是outputPath == null，而outputPath的值由方法getWorkOutputPath计算而得：
其中JobContext.TASK_OUTPUT_DIR的值为mapreduce.task.output.dir。
熟悉Hadoop的同学可能已经想到，方法getWorkOutputPath是用来计算Map或Reduce Task临时输出目录的，JobContext.TASK_OUTPUT_DIR属性也是以前缀“mapreduce”开头的，“
Spark运行时是不会为该属性设置值的”，所以outputPath == null，那么我们应该如何计算outputPath呢？
困惑之余，我们联想到当初调研Spark时是以文本为基础进行功能测试的，也就是说在Spark中使用TextInputFormat、TextOutputFormat是没有任何问题的，果断参考一下TextOutputFormat是如何实现的？
FileOutputFormat是一个基础类，这意味着我们可以重写RCFileOutputFormat getRecordWriter，使用FileOutputFormat.getTaskOutputPath替换getWorkOutputPath：
可以看出，重写后的getRecordWriter仅仅是改变了outputPath的计算方式，其它逻辑并没有改变，我们将重写后的类命名为com.sina.dip.spark.output.DipRCFileOutputFormat，并将其一并编译打包为独立的Jar：rcfile.jar。
重新修改Spark代码：
我们作出了两个地方的修改：
（1）parallelize numSlices：1，考虑到模拟的数据量比较小，为了便于查看结果，我们将“分区数”设置为1，这样最终仅有一个数据文件；
（2）outputFormatClass：com.sina.dip.spark.output.DipRCFileOutputFormat；
再次运行命令：
spark-submit --jars rcfile.jar 1.5.1/examples/app/spark_app_save_data_to_rcfile.py
程序执行结果之后，我们通过HDFS FS命令查看目录：hdfs://dip.dev.cdh5:8020/user/yurun/rcfile/：
数据文件已成功生成，为了确认写入的正确性，我们通过Hive RCFileCat命令查看文件：hdfs://dip.dev.cdh5:8020/user/yurun/rcfile/part-00000：
可见写入文件的数据与我们模拟的数据是一致的。
2. 读取上一步写入的数据；
运行上述程序之前，还需要将com.sina.dip.spark.converter.BytesRefArrayWritableToObjectArrayConverter编译打包为独立的Jar：rcfile.jar，运行命令如下：
spark-submit --jars rcfile.jar 1.5.1/examples/app/spark_app_read_data_from_rcfile.py
输出结果：
我们使用Hive原生的RCFileInputFormat，以及我们自己扩展的BytesRefArrayWritableToObjectArrayConverter正确完成了RCFile数据的读取，实际上pair[0]可以理解为“行数”（注意keyClass的设置），通常情况下没有实际意义，可以选择忽略。
综上所述，Spark（PySpark）使用RCFile的过程中会遇到三个“坑”：
（1）需要重写RCFileOutputFormat getRecordWriter；
（2）需要扩展Converter支持tuple（Object[]） => BytesRefArrayWritable的数据类型转换；
（3）需要扩展Converter支持BytesRefArrayWritable => tuple (Object[])的数据类型转换。