Hadoop HDFS处理大量的小文件(一)

最新推荐文章于 2025-02-09 13:15:00 发布
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本文探讨了Hadoop处理大量小文件时存在的问题，包括占用NameNode内存及增加Map任务数量等，并介绍了几种解决方案，如使用HAR、SequenceFile及CombinerFileInputFormat等。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

大量小文件的缺点：

1) 占用namenode内存

2) 处理时增加map任务数量，增加寻址次数


1 使用HAR(Hadoop Archives)，构建在其他文件系统之上用于文件存档的文件系统

Hadoop存档文件系统通常将HDFS中的多个文件打包成一个存档文件，减少namenode内存的使用

hadoop archive命令创建HAR文件

2 使用sequencefile

3 运行时使用CombinerFileInputFormat

Reference:https://blog.youkuaiyun.com/zyd94857/article/details/79946773

大数据hadoop小文件处理方案
jiedaodezhuti的博客
05-19 915
通过组合使用上述方案，某金融客户集群（50PB规模）将小文件数量从2.3亿减少至1700万，NameNode Full GC频率从每小时3次降至每周1次，作业执行效率提升40%。MapReduce合并：开发专用MR任务实现分布式合并，降低NameNode内存压力（处理100万个小文件时内存消耗可从15GB降至1.5GB）；Hive合并：设置hive.merge.mapfiles=true和hive.merge.size.per.task参数；列式存储：Parquet格式合并小文件时，查询性能提升3-5倍；
Hadoop HDFS 处理大量小文件 怎么办
代妈炼金术师
01-11 719
每个文件或目录都需要在NameNode中占用内存来存储元数据。大量小文件会增加命名空间负担，可能导致NameNode内存压力过大。：由于MapReduce默认的数据切片机制，即使是一个小文件也会分配一个Map任务，而启动任务时的开销对于小文件来说可能是不经济的，导致集群资源利用率低。：在DataNode上，小文件可能会分散在不同的硬盘块中，使得读取操作涉及更多随机IO，而非连续IO，降低了磁盘读取效率。
HDFS小文件处理方案
08-30
讲解HDFS小文件处理方案方法
Hadoop小文件处理
窗外的屋檐
10-17 7754
导读 HDFS作为Hadoop生态系统的分布式文件系统，设计是用来存储海量数据，特别适合存储TB、PB量级别的数据。但是随着时间的推移或者处理程序的问题，HDFS上可能会存在大量的小文件，进而消耗NameNode大量的内存，并且延长程序的运行时间。下面我就把对小文件的处理经验总结一下，供大家参考。 引言 先来了解一下Hadoop中何为小文件：小文件指的是那些文件...
hadoop小文件处理
大头鱼
06-26 469
一、概述 每个小文件无论多小都会对应一个block，而每一个小文件在NameNode中都要有元数据的记录，如果存在大量小文件，则NameNode中的大量空间都用来存放这些小文件的元数据信息，其实是相当浪费的，对于NameNode的性能有比较大的影响 当使用mapreduce处理大量小文件时，默认情况下mapreduce在进行切片操作时规则是和block切的规则一样，即一个block一个Inpu...
Hadoop 教程 - Hadoop HDFS小文件解决方案
qq_33240556的博客
06-26 427
Hadoop HDFS在处理大量小文件时会遇到一些挑战，主要是因为每个文件的元数据都需要存储在NameNode的内存中，这可能导致NameNode内存压力增大，影响系统性能。综上所述，解决Hadoop HDFS中的小文件问题通常需要结合使用多种策略，根据实际应用场景和需求来定制化解决方案。正确实施这些策略，可以在不牺牲数据完整性和访问透明度的前提下，显著改善HDFS的性能和可维护性。
hadoop 小文件处理
qq_37609701的博客
09-30 655
小文件的影响： 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3GB内存空间，如果存储1亿个小文件，则NameNode需要30GB内存空间。 其次，读写大量小文件的速度要远远小于读写几个大文件的速度，因为要频繁与NameNode交互导致NameNode处理队列过长和GC时间过长而产生延迟。 故随着小文件的增多会严重影响到NameNode性能和制约集群的扩展。 设定参数 set hive.merge.mapfiles = true ##...
java 从hadoop hdfs读取文件 进行groupby并显示为条形图
05-21
1. **Hadoop HDFS**：Hadoop HDFS是分布式文件系统，用于存储大量数据。它以高容错性和可扩展性为设计目标，使得数据可以在多台机器上分布存储。Java API提供了访问HDFS的接口，例如`org.apache.hadoop.fs....
Hadoop HDFS 小文件合并
大数据流浪法师的学习笔记与分享
11-07 2725
HDFS的小文件合并 由于Hadoop擅长存储大文件，因为大文件的元数据信息比较少，如果Hadoop集群当中有大量的小文件，那么每个小文件都需要维护一份元数据信息，会大大的增加集群管理元数据的内存压力，所以在实际工作当中，如果有必要一定要将小文件合并成大文件进行一起处理。 在我们的hdfs 的shell命令模式下，可以通过命令行将很多的hdfs文件合并成一个大文件下载到本地，命令如下 cd /ex...
大数据--Hadoop HDFS
08-09
本文将详细介绍Hadoop及其核心组件之一HDFS（Hadoop Distributed File System）的相关知识点。 #### Hadoop概述 Hadoop由Apache基金会开发维护，其目标是为了解决大数据处理问题，使用户能够在集群上处理PB级别的...
大数据技术分享 Hadoop关于处理大量小文件的问题和解决方法 共3页.pdf
07-20
#### 二、HDFS处理小文件的挑战 **1. Namenode内存消耗问题** - **对象存储机制**：在HDFS中，每个文件、目录以及块都会以对象的形式存储在Namenode的内存中。这意味着即使是最小的文件也会占用一定的内存空间。 -...
hadoop处理海小文件的改进方法
10-26
hadoop处理海小文件的一种改进方法的文章，可供参考。
Hadoop处理小文件
我的学习成长日记
03-15 1099
一篇2009年的老文章，现在读起来还是觉得不错， 特在这里mark一下！ Small files are a big problem in Hadoop — or, at least, they are if the number of questions on the user list onthis topicis anything to go by. In this post I’ll...
HDFS小文件处理
weixin_44870066的博客
07-26 1139
HDFS小文件处理方式
Hadoop/Hive/Spark小文件处理
运维仙人
06-15 4137
小文件指的是文件size比HDFS的block size小很多的文件。Hadoop适合处理少量的大文件，而不是大量的小文件。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。这样namenode内存容量严重制约了集群的扩展。 其次，访问大量小文件速度远远小于访问几个大文件。HDFS最初是为流式访问大文件开
HDFS小文件问题处理
最新发布
你爱的程序员的博客
02-09 240
hdfs小文件，一说128MB一下，或者更有实际意义的事40、30MB一下的文件，小文件产生的影响也很明确，主要是对namenode的文件管理产生较大负担（文件的元数据管理），治理小文件是个长期的工作，包括对已经产生的小文件合并、为了小文件生成的优化（里面涉及到sql的优化，源文件的加工处理等等），本文主要根据在数栈–安徽国网客户的小文件处理（此环境还未上小文件治理功能，是手动处理干预的），进行初步的讨论。
HDFS小文件处理方法
m0_69406980的博客
11-25 1111
HDFS小文件处理
Hadoop小文件解决方案
aishenghuo0102的博客
05-04 1986
​​​​​​1）小文件优化的方向： （1）在数据采集的时候，就将小文件或小批数据合成大文件再上传HDFS。 （2）在业务处理之前，在HDFS上使用MapReduce程序对小文件进行合并。 （3）在MapReduce处理时，可采用CombineTextInputFormat提高效率。 （4）开启uber模式，实现jvm重用 2）Hadoop Archive 是一个高效的将小文件放入HDFS块中的文件存档工具，能够将多个小文件打包成一个HAR文件，从而达到减少NameNode的内存使用 3）Com
HDFS解决小文件
qq_43597431的博客
08-28 1560
一、har回档(存储方向） 每个文件均按块存储，每个块的元数据存储在NameNode的内存中，因此HDFS存储小文件会非常低效。因为大量的小文件会耗尽NameNode中的大部分内存。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。例如，一个1MB的文件设置为128MB的块存储，实际使用的是1MB的磁盘空间，而不是128MB。 HDFS存档文件或HAR文件，是一个更高效的文件存档工具，它将文件存入HDFS块，在减少NameNode内存使用的同时，允许对文件进行透明的访问。具体说来，HDFS存.
Hadoop HDFS文件写入机制深度解析
对于需要合并或归档的小文件，HDFS提供了合并操作，即将多个小文件合并成一个大文件，以减少NameNode的内存使用，并提高访问效率。 7. **安全性和权限控制**：HDFS通过Kerberos认证和权限控制机制来保证文件系统的...
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