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
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2023-08-08 15:55:52
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问题定义HDFS上的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。在hdfs上大量存储小文件会给hadoop的扩展性和性能带来严重问题。原因首先，在HDFS中，任何一个文件，目录或者block在NameNode节点的内存中均以一个对象表示（元数据）（Every file, directory and block in HDFS is represented as
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2023-11-08 18:27:24
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1 文档编写目的Fayson在前面的文章《如何在Hadoop中处理小文件》、《如何在Hadoop中处理小文件-续》和《如何使用Impala合并小文件》等，在文章中也详细说明了怎么去处理Hadoop中的小文件。文章中也提到小文件过多会对NameNode造成压力，导致NameNode内存使用过高。本篇文章Fayson主要使用Hadoop Archive Files功能将集群中的小文件进行归档。测试环境
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2024-08-02 13:53:00
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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 <
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2023-07-14 19:38:21
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一般来说，基于Hadoop的MapReduce框架来处理数据，主要是面向海量大数据，对于这类数据，Hadoop能够使其真正发挥其能力。对于海量小文件，不是说不能使用Hadoop来处理，只不过直接进行处理效率不会高，而且海量的小文件对于HDFS的架构设计来说，会占用NameNode大量的内存来保存文件的元数据（Bookkeeping）。另外，由于文件比较小，我们是指远远小于HDFS默认Block大小
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2024-03-05 23:24:32
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hive优化二. 小文件的处理方式2.1. HDFS上现存的小文件问题 : HDFS集群上目前存在的大量小文件解决 : 不定期调用HDFS和sync()方法 和 append()方法, 整理小文件生成大文件2.2. MapReduce上的小文件上面已经描述过，一个文件对应启动一个mapTask，则小文件太多，会带来相应的很多问题。处理方式如下:2.2.1. Hadoop Archive(略)2.2
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2024-02-19 13:01:46
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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
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2023-07-12 14:47:41
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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。
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2023-07-24 11:26:03
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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
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2023-07-12 14:18:37
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# 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
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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
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2023-12-11 22:47:19
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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
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2023-09-18 03:33:45
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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
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2023-10-15 18:54:12
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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
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2023-07-14 16:11:34
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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
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2023-07-12 14:03:46
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Java 文件分割与合并文件分割将一个文件分成多个小文件，待分割文件大小和子文件大小为已知。要求合并后能正常使用。问题分析1 文件分割需要用到的byte数组的大小是恰好等于每个子文件大小，还是小于？ 等于：问题会简化。但是如果子文件很大，那么内存就可能达不到byte数组大小的要求。 小于：更加合理，贴近实际。2 如何确定子文件“装满了”？ 考虑byte数组的长度（read的返回值）和子文件写入次数
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2023-08-11 05:50:58
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聊一聊hadoop小文件合并成大文件
原创
2022-02-05 13:59:05
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聊一聊hadoop小文件合并成大文件
原创
2021-11-01 09:36:05
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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
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2024-08-09 14:34:16
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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
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2023-07-05 09:31:31
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