小文件是 Hadoop 集群运维中的常见挑战，尤其对于大规模运行的集群来说可谓至关重要。如果处理不好，可能会导致许多并发症。Hadoop集群本质是为了TB,PB规模的数据存储和计算因运而生的。为啥大数据开发都说小文件的治理重要，说HDFS 存储小文件效率低下，比如增加namenode负载等，降低访问效率等？究竟本质上为什么重要？以及如何从本质上剖析小文件，治理小文件呢？今天就带你走进小文件的世界。
1. 什么是小文件？
日常生产中HDFS上小文件产生是一个很正常的事情，有些甚至是不可避免，比如jar，xml配置文件，tmp临时文件，流式任务等都是小文件的组成部分。当然更多的是因为集群设置不合理，造成一些意料之外的小文件产生。实际公司生产中对于小文件的大小没有一个统一的定义。一般公司集群的blocksize的大小在128/256两者居多。首先小文件大小肯定是要远小于blocksize的文件。一般公司小文件的大小定义如1Mb，8Mb,甚至16Mb，32Mb更大。根据公司实际集群状态定义，因为有些情况合并小文件需要消耗额外的资源。
既然剖析小文件，那么不可避免的要先剖析hdfs的存储原理。众多周知了，HDFS上文件的数据存储分为namenode元数据管理和实际数据文件。hdfs上的数据文件被拆分成块block，这些块block在整个集群中的datanode的本地文件系统上存储和复制，每个块也维护者自己的blockmeta信息。namenode主要维护这些文件的元数据信息，具体namenode的解析参考我的其他博客。
如下一个某个文件的某个block在data上存储的情况。
2.小文件的危害
2.1 小文件对namenod的影响
如下图1，一个文件192Mb，默认blocksize=128Mb，副本个数为3,存储为2个block。
如下图2,同样一个文件192Mb，默认blocksize=128Mb，副本个数为3,存储为192个block
namenode的namespace中主要占存储对象是文件的目录个数，文件（文件名长度）以及文件block数。根据namenode实际使用经验来看，一个存储对象大概占用150字节的空间。HDFS上存储文件占用的namenode内存计算公式如下：
Memory=150bytes*(1个文件inode+(文件的块数*副本个数))
如上图1 ， 一个文件192Mb，默认blocksize=128Mb，副本个数为3,存储为2个block,需要namenode内存=150*（1+2*3）=1050 Bytes
同理图2， 一个文件192Mb，默认blocksize=128Mb，副本个数为3,存储为192个block，需要namenode内存=150 x (192 + (192 x 3)) = 115200 Bytes
总结
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从上面可以看出，同样的一个文件，大小不同形态的存储占用namenode的内存之比相差了109倍之多。所以如果对于单namenode的集群来说，大量的小文件的会占用大量的namenode堆内存空间，给集群的存储造成瓶颈。有些人可能会说我们联邦，多组namenode不就没有这个问题了，其实不然，且往下看
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当 NameNode 重新启动时(虽然生产上这种情况很少)，它必须将文件系统元数据fsimage从本地磁盘加载到内存中。这意味着如果 namenode 元数据很大，重启会更慢（以我们公司3亿block，5万多个文件对象来说，重启一次1.5小时，期间应用不可用）其次，datanode 还通过网络向 NameNode 报告块更改；更多的块意味着要通过网络报告更多的变化，等待时间更长。
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更多的文件，更多的block,意味着更多的读取请求需要由 NameNode 提供服务,这将增加 RPC 队列和处理延迟，进而导致namenode性能和响应能力下降。官方介绍说接近 40K~50K RPCs/s 人为是极高的负载。实际使用来看比这低时对于namenode来说性能都会打很大的折扣。
2.2 小文件对datanode影响
文件的block存储是存储在datanode本地系统上，底层的磁盘上，甚至不同的挂载目录，不同的磁盘上。大量的小文件，意味着数据着寻址需要花费很多时间，尤其对于高负载的集群来说，磁盘使用率50%以上的集群，花费在寻址的时间比文件读取写入的时间更多。这种就违背了blocksize大小设计的初衷（实践显示最佳效果是：寻址时间仅占传输时间的1%）。这样会造成磁盘的读写会很慢，拥有大量小文件会导致更多的磁盘搜索。如下磁盘延迟：
2.3 小文件对计算的影响
基于HDFS文件系统的计算，blokc块是最小粒度的数据处理单元。块的多少往往影响应用程序的吞吐量。更多的文件，意味着更多的块，以及更多的节点分布。
比如以MapReduce任务为例（hive等），在 MapReduce 中，会为每个读取的块生成一个单独的 Map 任务，如果大量小文件，大量的块，意味着着更多任务调度，任务创建开销，以及更多的任务管理开销（MapReduce 作业的 application master 是一个 Java 应用，它的主类是 MRAppMaster。它通过创建一定数量的bookkeeping object跟踪作业进度来初始化作业，该对象接受任务报告的进度和完成情况）。虽然可以开启map前文件合并，但是这也需要不停地从不同节点建立连接，数据读取，网络传输，然后进行合并，同样会增加消耗资源和增加计算时间，成本也很高。
同样，如果是spark计算引擎，executor的一次读取和处理一个分区，默认情况下，每个分区是一个 HDFS 块，如果大量的小文件，每个文件都在不同的分区中读取，这将导致大量的任务调度开销，同时每个 CPU 内核的吞吐量降低。
3. 小文件的产生
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流式数据，如flume,kafak,sparkstreaming,storm,flink等，流式增量文件，小窗口文件，如几分钟一次等。
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MapReduce引擎任务：如果纯map任务，大量的map；如果mapreduce任务，大量的reduce；两者都会造成大量的文件。出现这种情况的原因很多，果分布表的过度分区，输入大量的小文件，参数设置的不合理等，输出没有文件合并等。
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spark任务过度并行化，Spark 分区越多，写入的文件就越多。
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文件的压缩与存储格式不合理；一般生产公司很少使用textfile这种低效的文件格式了。
使用压缩，降低文件的大小，同时也会降低文件的总块数。注意文件存储格式和压缩不合理只是加剧小文件问题，不是产生小文件的本质。
4. HDFS小文件监控
HDFS的fsimage是HDFS文件系统的一个重要组成部分，记录了HDFS文件系统的元数据信息，包括文件、目录、权限、块等信息。通过监控HDFS的fsimage，可以了解HDFS文件系统的整体情况，包括文件数量、文件大小、文件类型等信息，进而实现对HDFS小文件的监控和治理。
具体来说，可以通过以下步骤对HDFS小文件进行监控：
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获取HDFS的fsimage：使用Hadoop自带的命令
hdfs oiv -p XML -i fsimage命令获取HDFS的fsimage文件。该命令会将HDFS的fsimage文件以XML格式输出，包括HDFS中所有文件和目录的元数据信息； -
解析fsimage文件：使用Python等脚本语言解析获取到的fsimage文件，提取其中的文件、目录、块等信息。可以使用Python的ElementTree模块等工具对XML文件进行解析，提取需要的信息；
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统计文件数量和文件大小：根据解析后的文件信息，统计HDFS中小文件的数量和大小。通常可以根据文件大小和文件数量的阈值来定义小文件，例如文件大小小于128MB或文件数量小于1000个等；
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可视化展示：使用可视化工具，如Grafana、Kibana等将统计结果进行可视化展示，以便于对HDFS小文件的监控和管理。
解析fsimage文件为txt文件
hdfs oiv -i fsimage_0000000192578352133 -o /data2/data/fsimage/$day/fsimage.txt -p Delimited -t /data2/data/fsimage/$day/tmp1.fsimage文件重要的字段释义
INODE_ID：文件或目录的唯一标识符；
NAME：文件或目录的名称；
PARENT_ID：父目录的INODE_ID；
MODIFICATION_TIME：最后修改时间；
ACCESS_TIME：最后访问时间；
BLOCK_IDS：文件的数据块ID列表；
BLOCK_SIZE：数据块大小；
NUM_BLOCKS：数据块数量；
PERMISSIONS：文件或目录的权限信息；
USER_NAME：文件或目录所属用户；
GROUP_NAME：文件或目录所属用户组；
SYMLINK：如果是符号链接，则包含符号链接的目标路径；
UNDER_CONSTRUCTION：如果文件正在写入中，则为true；
UNDER_RECOVERY：如果文件正在恢复中，则为true；
FILE_LENGTH：文件长度；
NS_QUOTA：命名空间配额；
DS_QUOTA：磁盘配额；
STORAGE_POLICY：存储策略。通过编写脚本采集相关指标，并存入相关数据库，能够进行绘制可观测图，便于监控小文件的状态，便于后续进行小文件治理
5. HDFS小文件的治理方法
针对HDFS小文件的问题，有以下几种治理方法：
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合并小文件：将多个小文件合并为一个大文件，减少文件数量。这种方法需要注意文件的内容和格式，以免合并后的文件无法使用或者存在数据丢失等问题；
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压缩文件：将多个小文件压缩为一个压缩包，减少存储空间。这种方法可以使用Hadoop自带的压缩工具，如gzip、bzip2等；
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删除无用文件：删除不再需要的小文件，释放存储空间；
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设置文件过期时间：对于不再需要的文件，可以设置其过期时间，自动删除过期文件；
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使用SequenceFile：使用Hadoop自带的SequenceFile格式存储小文件，将多个小文件合并到一个SequenceFile中，以减少文件数量，提高处理效率。
通常可以通过应用层，进行合并小文件、删除过期无用文件、转移小文件到其他存储媒介等方式，减少和治理hdfs中的小文件，以提升hdfs集群的稳定性。
针对如上办法进行治理方法如下
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合并小文件：对于日志文件等大量的小文件，可以使用Hadoop自带的合并工具将多个小文件合并为一个大文件。下面是通过hive的重写方式合并小文件，核心参数如下；
set hive.input.format = org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;
set hive.merge.mapfiles = true;
set hive.merge.mapredfiles = true;
set hive.merge.smallfiles.avgsize=256000000;
set hive.merge.size.per.task=12800000;
set mapred.max.split.size=256000000;
set mapred.min.split.size=64000000;
set mapred.min.split.size.per.node=64000000;
set mapred.min.split.size.per.rack=64000000;1.2.3.4.5.6.7.8.9.-
压缩文件：对于大量的小文件，可以使用压缩工具将多个小文件压缩为一个压缩包，以减少存储空间。例如，使用gzip或bzip2压缩工具压缩文件，在HDFS上存储压缩文件，以减少存储空间和文件数量；
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删除无用文件：对于不再需要的小文件，可以使用Hadoop自带的命令hadoop fs -rm命令删除文件，或者使用定时任务脚本定期删除过期文件；
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设置文件过期时间：使用hadoop fs -touchz命令设置文件的过期时间，当文件过期后，自动删除文件。例如，使用hadoop fs -touchz命令设置文件的过期时间为30天，当文件超过30天未被访问时，自动删除文件；
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使用SequenceFile：对于大量的小文件，可以使用SequenceFile格式存储文件，将多个小文件合并成一个SequenceFile文件。例如，使用Hadoop自带的SequenceFile.Writer类将多个小文件写入SequenceFile文件中，以减少存储空间和文件数量。
6. 疑问和思考
暂无
7. 参考文档
暂无
