HDFS小文件问题及解决方案

Posted 2021-04-02 大数据面试宝典

HDFS小文件问题及解决方案

小文件是指文件size小于HDFS上block大小的文件。这样的文件会给

hadoop的扩展性和性能带来严重问题。首先，在HDFS中，任何block，文件或者目录在内存中均以对象的形式存储，每个对象约占150byte，如果有1000 0000个小文件，每个文件占用一个block，则namenode大约需要2G空间。如果存储1亿个文件，则namenode需要20G空间。这样namenode内存容量严重制约了集群的扩展。其次，访问大量小文件速度远远小于访问几个大文件。HDFS最初是为流式访问大文件开发的，如果访问大量小文件，需要不断的从一个datanode跳到另一个datanode，严重影响性能。最后，处理大量小文件速度远远小于处理同等大小的大文件的速度。每一个小文件要占用一个task，而task启动将耗费大量时间甚至大部分时间都耗费在启动task和释放task上。

Hadoop自带的解决方案

对于小文件问题，Hadoop本身也提供了几个解决方案，分别为：Hadoop Archive，Sequence file和CombineFileInputFormat。

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Hadoop Archive

Hadoop Archive或者HAR，是一个高效地将小文件放入HDFS块中的文件存档工具，它能够将多个小文件打包成一个HAR文件，这样在减少namenode内存使用的同时，仍然允许对文件进行透明的访问。

HAR是在Hadoop file system之上的一个文件系统，因此所有fs shell命令对HAR文件均可用，只不过是文件路径格式不一样

使用HAR时需要两点，第一，对小文件进行存档后，原文件并不会自动被删除，需要用户自己删除；第二，创建HAR文件的过程实际上是在运行一个mapreduce作业，因而需要有一个hadoop集群运行此命令。

此外，HAR还有一些缺陷：第一，一旦创建，Archives便不可改变。要增加或移除里面的文件，必须重新创建归档文件。第二，要归档的文件名中不能有空格，否则会抛出异常，可以将空格用其他符号替换

2

sequence file

sequence file由一系列的二进制key/value组成，如果为key小文件名，value为文件内容，则可以将大批小文件合并成一个大文件。

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CombineFileInputFormat

CombineFileInputFormat是一种新的inputformat，用于将多个文件合并成一个单独的split

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