Mapper的输出，在发送到Reducer前是存放在本地文件系统的，IFile提供了对Mapper输出的管理。我们已经知道，Mapper的输出是<Key，Value>对，IFile以记录<key-len, value-len, key,value>的形式存放了这些数据。为了保存键值对的边界，很自然IFile需要保存key-len和value-len。
和IFile相关的类图如下：

其中，文件流形式的输入和输出是由IFIleInputStream和IFIleOutputStream抽象。以记录形式的读/写操作由IFile.Reader/IFile.Writer提供，IFile.InMemoryReader用于读取存在于内存中的IFile文件格式数据。
我们以输出为例，来分析这部分的实现。首先是下图的和序列化反序列化相关的Serialization/Deserializer，这部分的code是在包org.apache.hadoop.io.serializer。序列化由Serializer抽象，通过Serializer的实现，用户可以利用serialize方法把对象序列化到通过open方法打开的输出流里。Deserializer提供的是相反的过程，对应的方法是deserialize。hadoop.io.serializer中还实现了配合工作的Serialization和对应的工厂SerializationFactory。两个具体的实现是WritableSerialization和JavaSerialization，分别对应了Writeble的序列化反序列化和Java本身带的序列化反序列化。

有了Serializer/Deserializer，我们来分析IFile.Writer。Writer的构造函数是：

public Writer(Configuration conf,FSDataOutputStream out,

Class<K> keyClass, Class<V>valueClass,

CompressionCodec codec, Counters.CounterwritesCounter)

conf，配置参数，out是Writer的输出，keyClass 和valueClass是输出的Kay，Value的class属性，codec是对输出进行压缩的方法，参数writesCounter用于对输出字节数进行统计的Counters.Counter。通过这些参数，我们可以构造我们使用的支持压缩功能的输出流（类成员out，类成员rawOut保存了构造函数传入的out），相关的计数器，还有就是Kay，Value的Serializer方法。
Writer最主要的方法是append方法（居然不是write方法，呵呵），有两种形式：

public void append(K key, V value) throws IOException {

public void append(DataInputBuffer key,DataInputBuffer value)

append(K key, V value)的主要过程是检查参数，然后将key和value序列化到DataOutputBuffer中，并获取序列化后的长度，最后把长度（2个）和DataOutputBuffer中的结果写到输出，并复位DataOutputBuffer和计数。append(DataInputBufferkey, DataInputBuffer value)处理过程也比较类似，就不再分析了。
close方法中需要注意的是，我们需要标记文件尾，或者是流结束。目前是通过写2个值为EOF_MARKER的长度来做标记。

IFileOutputStream是用于配合Writer的输出流，它会在IFiles的最后添加校验数据。当Writer调用IFileOutputStream的write操作时，IFileOutputStream计算并保持校验和，流被close的时候，校验结果会写到对应文件的文件尾。实际上存放在磁盘上的文件是一系列的<key-len, value-len, key, value>记录和校验结果。

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