# 如何解决"Hadoop小文件太多"问题
## 1. 问题描述
在Hadoop集群中，如果有大量小文件存储会导致NameNode的元数据负载过重，影响系统性能。为了解决这个问题，我们需要将小文件合并成大文件，减少元数据负载。
## 2. 解决流程
通过以下步骤来实现"Hadoop小文件太多"问题的解决：
```mermaid
gantt
title 解决"Hadoop小文件太多"问
原创
2024-07-01 05:17:40
32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
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2023-07-12 12:37:05
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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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文章目录1.1 hdfs为什么不能小文件过多？1.1.1 概念1.1.2 发生的问题1.1.3 hadoop的默认内存大小和预估能够存储的文件数量1.1.4 修改namenode datanode的内存1.2 flume、hive、 tez、 hbase、 spark、 flink 写数据到hdfs分别怎么解决小文件？1.2.1 flume1.2.2 hive1.2.3 tez1.2.4 hba
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2023-08-29 13:54:28
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# 如何实现“spark partitionBy 小文件太多”
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导刚入行的小白如何解决“spark partitionBy 小文件太多”的问题。以下是整个流程以及需要做的每一步细节：
## 流程表格
| 步骤 | 操作
原创
2024-07-05 03:58:47
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前言本文的注意事项观看本文前，可以先百度搜索一下Spark程序的十大开发原则看看哦文章虽然很长，可并不是什么枯燥乏味的内容，而且都是面试时的干货（我觉得????）可以结合PC端的目录食用，可以直接跳转到你想要的那部分内容图非常的重要，是文章中最有价值的部分。如果不是很重要的图一般不会亲手画，特别是本文2.2.6的图非常重要此文会很大程度上借鉴美团的文章分享内容和Spark官方资料去进行说明，也会结
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
190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
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2023-12-11 22:47:19
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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
72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
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2023-10-15 18:54:12
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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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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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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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Flume前言一、Flume作用二、Flume架构2.1 Agent2.1.1 Source2.1.2 Channel2.1.3 Sink三、官方方法启动Flume四、Flume事务4.1 put事务4.2 take 事务五、单数据源发送到不同目的地六、Flume采集数据会丢失吗？总结 前言Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flum
spark作业性能调优优化的目标保证大数据量下任务运行成功降低资源消耗提高计算性能 一、开发调优：（1）避免创建重复的RDDRDD lineage，也就是“RDD的血缘关系链”开发RDD lineage极其冗长的Spark作业时，创建多个代表相同数据的RDD，进而增加了作业的性能开销。（2）尽可能复用同一个RDD比如说，有一个RDD的数据格式是key-value类型的，另一个是单valu
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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Spark SQL小文件小文件是指文件大小显著小于hdfs block块大小的的文件。过于繁多的小文件会给HDFS带来很严重的性能瓶颈，对任务的稳定和集群的维护会带来极大的挑战。由于Spark本身并不支持小文件合并功能，小文件问题日益突出。Spark为什么会产生小文件Spark生成的文件数量直接取决于RDD里partition的数量和表分区数量。注意这里的两个分区概念并不相同，RDD的分区与任务并
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2023-07-27 16:13:00
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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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