HDFS作為Hadoop生態系統的分布式文件系統，它被設計用來存儲海量數據，特別是TB、PB量級別的數據。它的設計的初衷也是存儲大文件，而如果HDFS上存在大量的小文件，會對系統性能帶來嚴重的問題。本文想跟大家聊下小文件的處理。

本文的小文件是指那些大小比HDFS的block (Hadoop 2.x的默認大小128MB)小的多的文件。在HDFS中，文件元信息，例如位置、大小、分塊信息等這些存儲在Namenode的內存中，每一個object占用150 bytes的內存。文件個數越多相應的也會占用Namenode更多的內存。何況HDFS主要是為了流式的訪問大文件而設計的，讀取眾多的小文件顯然也是非常低效的。

▌Hadoop小文件的3類常見情況的處理

1、HDFS中存儲包含了大量小文件

現象：在HDFS上已經存在了大量的小文件和目錄。

方案：通過調用HDFS的sync()方法和append()方法，將小文件和目錄每隔一定時間生成一個大文件，或者可以通過寫程序來合并這些小文件。

2、MapReduce的輸入包含大量小文件

現象：輸入文件中存在大量的小文件

MapReduce程序的Map任務（task）一次可以處理一個塊（block）大小的輸入數據（默認使用FileInputFormat）。如果一個輸入文件的大小大于block，那么會拆成兩個或多個task進行處理；如果小于block，也會用一個task處理該文件。需要處理的數據如果分散存儲在許多小文件中，就會產生大量的map task，如果小文件個數非常多，這會使處理時間變的很慢。

方案：有3種

1）Hadoop Archive:

Hadoop Archive是一個高效地將小文件放入HDFS塊中的文件存檔工具，它能夠將許多小文件打包成一個HAR文件，這樣會同時減少Namenode的內存使用。

2）Sequence File：

Sequence File由一系列的二進制key/value組成，如果key為小文件名，value為文件內容，則可以將大批小文件合并成一個大文件。

1）和2）這里不做介紹，可以參考 ??

http://blog.cloudera.com/blog/2009/02/the-small-files-problem

3）CombineFileInputFormat：

Hadoop有一個專門的類CombineFileInputFormat?來處理小文件，它根據一定的規則，將HDFS上多個小文件合并到一個InputSplit中，同時啟動適量的Map來處理這里面的文件，以減少MR整體作業的運行時間。CombineFileInputFormat類繼承FileInputFormat，主要重寫了ListgetSplits(JobContext var1)方法，我們可以設置mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.node、mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.rack和mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize?參數的設置來合并小文件。其中mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize參數至關重要，如果沒有設置這個參數（默認沒設置），那么同一個機架上的所有小文件將組成一個InputSplit，最終由一個Map Task來處理。如果設置了這個參數，那么同一個節點（node）上的文件將會組成一個InputSplit。

InputSplit包含的HDFS塊信息存儲在CombineFileSplit?類中。該類包含了每個塊文件的路徑、起始偏移量、相對于原始偏移量的大小和這個文件的存儲節點。CombineTextInputFormat告訴MR程序如何讀取組合的InputSplit，具體如何解析CombineFileSplit中的文件主要在CombineFileRecordReader中實現。該類封裝了TextInputFormat的RecordReader，并對CombineFileSplit中的多個文件循環遍歷并讀取其中的內容。

樣例代碼如下： 日志輸出：
可以從日志中很清楚的看出input文件數為Total input paths to process : 152，通過CombineFileInputFormat處理后splits為mapreduce.JobSubmitter: number of splits:1，map數為Launched map tasks=1。可以修改mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize參數，觀察Map Task的個數變化。

3、Hive小文件問題

現象1：?hive輸入的文件過多

方案：設置mapper?輸入文件合并參數

現象2：hive執行中間過程生成的文件過多

方案：設置中間過程合并參數，盡量避免小文件

現象3：hive輸出結果生成的文件過多

方案：一種是調整reducer個數，另一種是調整reducer大小

/ 參考文章 /

1、https://hadoop.apache.org/docs/r2.7.1/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HdfsDesign.html

2、https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties

3、http://blog.cloudera.com/blog/2009/02/the-small-files-problem/