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目录

5.1 HDFS文件块大小(面试题）

问题:能不能将块设置的小一些?

问题:不能过小,那能不能过大?

5.2 小文件问题

2. 小文件过多会造成的问题

3. 小文件的解决办法

🥙3.1 使用Hadoop Archive（HAR）将小文件进行归档

🥙3.2 使用SequenceFile合并小文件

🥙3.3 使用CombineFileInputFormat合并小文件：

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5.1 HDFS文件块大小(面试题）

HDFS中的文件在物理上是分块存储（Block), 块的大小可以通过配置参数（dfs blocksize)来规定，默认大小在Hadoop2x/3x版本中是128M,1x版本中是64M.

问题:能不能将块设置的小一些?

理论上是可以的,但是如果设置的块大小过小,会占用大量的namenode的元数据空间,而且在读写操作时,加大了寻址时间,所以不建议设置的过小

问题:不能过小,那能不能过大?

不建议,因为设置的过大,传输时间会远远大于寻址时间,增加了网络资源的消耗,而且如果在读写的过程中出现故障,恢复起来也很麻烦,所以不建议

总结：HDFS块的大小设置主要取决于磁盘传输速率。

5.2 小文件问题

1. 小文件是指文件大小明显小于hdfs上块大小的文件

2. 小文件过多会造成的问题

1. HDFS上每个文件都要在NameNode上面创建对应的元数据，这个元数据的大小约为150byte,这样当小文件比较多的时候，就会产生很多的元数据文件，一方面会大量占用NameNode的内存空间，另一方面就是元数据文件过多，使得寻址索引速度变慢。

2. 小文件过多，在进行MR计算时，需要启动过多的MapTask,每个MapTask处理的数据量很小，导致MapTask的处理时间比启动时间还小，白白消耗资源。

3. 小文件的解决办法

  解决小文件问题的本质就是将小文件进行合并，可以通过以下几种方式解决小文件问题：

注意：和HAR不同的是，这种方式还支持压缩，可以减少减少存储空间的占用。但SequenceFile文件不能追加写入，也不能修改， 适用于一次性写入大量小文件的操作。

🥙3.1 使用Hadoop Archive（HAR）将小文件进行归档

        使用Hadoop自带的HAR将小文件进行归档，将多个小文件打包成一个HAR文件，这样NameNode中的元数据也就存储一份。在减少namenode内存使用的同时，仍然可以对文件进行透明的访问。

🥙3.2 使用SequenceFile合并小文件

可以使用SequenceFile格式将大批的小文件合并成一个大文件，再使用MapReduce程序进行操作，从而提高系统性能。

🥙3.3 使用CombineFileInputFormat合并小文件：

在MR读取数据时将多个小文件合并成一个文件进行处理，只开启一个MapTask，提高了任务的执行效率。