HDFS存在大量小文件问题的解决方案

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一、小文件概述　　

　　小文件通常指文件大小要比HDFS块大小还要小很多的文件（在hadoop1.x版本的时候可以通过dfs.blocksize来设置，默认块大小为64M；在hadoop2.x版本的时候，则需要通过dfs.block.size设置，且默认大小为128M）

　　如果存在大量小文件，则会对整个存储系统有一定影响：

　　（1）1个文件块占用namenode150字节内存，大量小文件会占用namenode内存，影响HDFS的横向扩展能力

　　（2）如果使用mapreduce处理小文件，则会增加map任务数量，增加寻址次数

二、如何解决

（1）采用HAR（Hadoop Archives）的归档方式。

　　HAR为构建在其它文件系统上用于文件存档的文件系统，通常将hdfs中的多个文件打包成一个存档文件，减少namenode内存的使用，可以直接使用hadoop archive命令创建HAR文件。创建HAR的过程是在运行一个mr作业。

　　har在对小文件进行存档后，原文件不会被删除，且创建之后不能改变，文件名中也不能有空格存在，否则会报异常。

（2）采用CombineFileInputFormat

　　CombineFileInputFormat是一种新的inputformat，用于将多个文件合成一个单独的split，而且它还可以考虑数据的存储位置

（3）开启JVM重用

　　JVM重用可以使得JVM实例在同一个job中重新使用N次，N的值可以在hadoop的mapred-site.xml文件中进行配置，通常在10-20之间。如果没有小文件，不要开启JVM重用，因为会一直占用使用到的task卡槽，直到任务完成才释放。

<property>
　　<name>mapreduce.job.jvm.numtasks</name>
　　<value>10</value>
　　<description>How many tasks to run per jvm,if set to -
1 ,there is no limit</description>
</property>

HDFS存在大量小文件问题的解决方案

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