# Hadoop小文件BLOCK占用
在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，文件被划分为固定大小的块（Block）存储在不同的节点上。文件越小，占用的磁盘空间就越大，因为每个文件都至少需要一个Block来存储。这就是所谓的Hadoop小文件问题。
## 问题描述
当有大量小文件存储在HDFS中时，会导致以下问题：
- 消耗过多的NameNode内存，因为每个文件都需要元数据信息。
-
hdfs为啥不擅长存储大量的小文件hdfs的优点和缺点优点：1、可构建在廉价机器上 通过多副本提高可靠性，提供了容错和恢复机制 服务器节点的宕机是常态 必须理性对象2、高容错性数据自动保存多个副本，副本丢失后，自动恢复 HDFS的核心设计思想： 分散均匀存储 + 备份冗余存储 3、适合批处理移动计算而非数据，数据位置暴露给计算框架 海量数据的计算 任务 最终是一定要被切分成
转载
2023-08-28 11:14:53
87阅读
处理方式一：开启Hadoop的JVM重用机制，避免海量小文件（海量的map任务）带来的JVM频繁启停。1) uber的原理：Yarn的默认配置会禁用uber组件，即不允许JVM重用。我们先看看在这种情况下，Yarn是如何执行一个MapReduce job的。首先，Resource Manager里的Application Manager会为每一个applic
1.大量小文件影响 NameNode存储着文件系统的元数据，每个文件、目录、块大概有150字节的元数据，因此文件数量的限制也由NameNode内存大小决定，如果小文件过多则会造成NameNode的压力过大，且hdfs能存储的数据量也会变小2.HAR文件方案 本质启动mr程序，需要启动yarn 用法：archive -archiveName <NAME>.har -p <
转载
2023-07-14 19:38:21
74阅读
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1千万个小文件，每个文件占用一个block，则NameNode大约需要2G空间。
转载
2023-07-24 11:26:03
74阅读
1.存储大量小文件存在的问题大量小文件的存在势必占用大量的 NameNode 内存 HDFS 中的每一个文件、目录以及文件块，在 NameNode 内存都会有记录，每一条记录大约占用150字节的内存空间(该大小与文件、目录及文件块的大小无关)，namenode的内存就会成为HDFS 的横向扩展能力的一个限制因素。如果我们使用 MapReduce 任务来处理这些小文件，因为每个 Map 会处理一个
转载
2023-07-12 14:47:41
335阅读
目录HDFS上的小文件问题MapReduce上的小文件问题解决方案第一种情况第二种情况HAR FileSequenceFileHBase HDFS上的小文件问题 首先，在HDFS中，任何一个文件，目录或者block在NameNode节点的内存中均以元数据表示，而这受到NameNode物理内存容量的限制。 其次，处理小文件并非Hadoop的设计目标，HDFS的设计目标是流式访问大数据集（TB
转载
2023-07-12 14:18:37
162阅读
1. HDFS上的小文件问题 小文件是指文件大小明显小于HDFS上块（block）大小（默认64MB）的文件。如果存储小文件，必定会有大量这样的小文件，否则你也不会使用Hadoop（If you’re storing small files, then you probably have lots of them (otherwise you wouldn’t turn to Hadoop)），这
小文件指的是那些size比HDFS的block size(默认128M)小的多的文件。任何一个文件，目录和block，在HDFS中都会被表示为一个object存储在namenode的内存中，每一个object占用150 bytes的内存空间。所以，如果有10million个文件，每一个文件对应一个block，那么就将要消耗namenode 3G的内存来保存
转载
2023-07-14 16:11:34
106阅读
目录1-背景1.1-造成大量小文件的原因：1.2-小文件的危害：2-解决方案实操2.1-解决方案12.2-解决方案22.3-解决方案33-总结扩展3.1-总结3.2-扩展（map任务数量的准确控制） 1-背景公司数据治理过程中，发现apache hadoop大数据环境下hdfs中有数量惊人的小文件。 如图所示为hdfs的web管理页面：如上图所示可以看到hive中的这个表的20200630这个分
转载
2023-09-18 03:33:45
235阅读
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（元数据的记录），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
前言hdfs并不擅长存储小文件，因为每个文件最少一个block，每个block的元数据都会在NameNode中占用150byte内存。如果存储大量的小文件，它们会吃掉NameNode节点的大量内存。MR案例：小文件处理方案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
转载
2023-07-12 14:03:46
211阅读
# Hadoop处理小文件的方法
## 引言
Hadoop是一个分布式计算系统，它可用于处理大规模数据。然而，当处理大量小文件时，Hadoop的性能会受到影响，因为每个小文件都需要占用一个数据块的存储空间，而且在处理过程中，会产生大量的元数据操作。为了解决这个问题，我们需要将小文件合并成大文件进行处理。
## 流程概述
下面是处理Hadoop小文件的主要步骤的概述：
| 步骤 | 描述 |
原创
2023-08-12 06:10:56
69阅读
众所周知，Hadoop对处理单个大文件比处理多个小文件更有效率，另外单个文件也非常占用HDFS的存储空间。所以往往要将其合并起来。1，getmergehadoop有一个命令行工具getmerge，用于将一组HDFS上的文件复制到本地计算机以前进行合并参考：http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.19.2/cn/hdfs_shell.html使用方
一、小文件产生的原因
当文件的大小远远小于HDFS block块的大小（hadoop2：128m）就可以当作是一个小文件；具体产生的原因包括一下：
1）实时计算时，如果窗口开的小，在hdfs上会产生很多小文件
2）离线计算，批处理时，在spark或者mr时，没有设置好partition或者reduce的个数，会产生小文件
转载
2023-07-05 09:31:31
304阅读
HDFS存储小文件的弊端： 每个文件均按照块存储，每个块的元数据存储在Namenode的内存中，因此HDFS的内存中，因此HDFS存储小文件会非常低效。因为大量小文件会消耗NameNode中的大部分内存。在后期大量的小文件如果不做处理的话，在进行mr运算时会开启大量的mapTask任务，每个小文件会开启独立的mapTask任务，造成资源的浪费。 但注意，存储小文件所需要的磁盘容量和数据块的大小无关
转载
2023-07-12 12:37:05
138阅读
概述 HDFS即Hadoop分布式文件系统。源自GFS论文。有以下特点： 1、高容错性的分布式文件系统。 2、可构建在廉价机器上，通过多副本机制，提高可靠性。 3、易扩展、为用户提供性能不错的文件存储服务。 缺点：&nb
转载
2023-08-13 22:53:51
600阅读
为什么hdfs不适合小文件的存储？1.因namenode将文件系统的元数据存放在内存中，因此存储的文件数目受限于 namenode的内存大小。HDFS中每个文件、目录、数据块占用150Bytes。如果存放1million的文件至少消耗300MB内存，如果要存 放1billion的文件数目的话会超出硬件能力 2.HDFS适用于高吞吐量，而不适合低时间延迟的访问。如果同时存入1million的fil
转载
2023-08-16 11:39:31
153阅读
我们知道，HDFS 被设计成存储大规模的数据集，我们可以在 HDFS 上存储 TB 甚至 PB 级别的海量数据。而这些数据的元数据（比如文件由哪些块组成、这些块分别存储在哪些节点上）全部都是由 NameNode 节点维护，为了达到高效的访问，NameNode 在启动的时候会将这些元数据全部加载到内存中。而 HDFS 中的每一个文件、目录以及文件块，在 NameNode 内存都会有记录，每一条信息大
转载
2023-08-08 15:55:52
100阅读
先来了解一下Hadoop中何为小文件：小文件指的是那些文件大小要比HDFS的块大小(在Hadoop1.x的时候默认块大小M，可以通过dfs.blocksize来设置；但是到了Hadoop 2.x的时候默认块大小为128MB了，可以通过dfs.block.size设置)小的多的文件。如果在HDFS中存储小文件，那么在HDFS中肯定会含有许许多多这样的小文件(不然就不会用hadoop了)。而...
原创
2022-03-28 17:48:57
180阅读
