1. 小文件的产生原因

定义: 当一个文件的大小小于 HDFS 的块大小（默认128MB）就认定为小文件，否则就是大文件

批处理,离线计算, 会有小文件的产生;
数据处理时,把数据源搬迁到 HDFS,如果数据源本身就是有很多小文件;
MapReduce作业和 Spark作业时,没有设置好 Reduce Task个数,或者spark最后一层Task的数量。

2. 小文件的危害

HDFS不适合大量小文件的存储，因namenode将文件系统的元数据存放在内存中，因此存储的文件数目受限于 namenode的内存大小。HDFS中每个文件、目录、数据块占用150Bytes。如果存放的文件数目过多的话会占用很大的内存甚至撑爆内存;
HDFS适用于高吞吐量，而不适合低时间延迟的访问。如果同时存入大量的小文件会花费很长的时间;
流式读取的方式，不适合多用户写入，以及任意位置写入。如果访问小文件，则必须从一个DataNode跳转到另外一个DataNode，这样大大降低了读取性能;
小文件过多,尽管hadoop集群配置了HA ,一旦原先NameNode挂掉, 备用的NameNode也会因小文件多,导致Block多,NameNode启动是把FsImage磁盘数据和Edits操作日志加载到内存的过程,Block越多,读取耗时也越长,启动就会很慢;

3. 解决方案

处理指导原则:

在写入HDFS前进行处理 (优先考虑,此处只考虑了mr产生的,暂不考虑基于tez,spark等其他写入hdfs的途径)
- 1. 输入合并，在Map前合并小文件；
- 1. 输出合并，在Reduce写入磁盘前合并小文件；
在写入hdfs后进行处理
- 1. HDFS中的小文件合并

具体操作方法:
对于小文件合并，一般的做法是编写脚本、程序完成合并。

3.1 通过参数调节，设置map/reduce的数量

#设置map输入合并小文件的相关参数：

//每个Map最大输入大小(这个值决定了合并后文件的数量,调大可以减小Mapper数),默认128M
set mapred.max.split.size=1024*1024*512;  

//一个节点上split的至少的大小(小于这个值会进行合并,这个值决定了多个DataNode上的文件是否需要合并)
set mapred.min.split.size.per.node=1024*1024*512;

//一个交换机下split的至少的大小(这个值决定了多个交换机上的文件是否需要合并)  
set mapred.min.split.size.per.rack=100000000;

//设置hive输入端进行小文件合并
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;

# 减少reduce的数量
-- 除非知道数据量的分布，一般不直接设置
set mapred.reduce.tasks=10;

-- 每个reduce处理的数据量,实际上可能每个reduce 处理的数据量会超过它,默认1G 增加该参数，可以减小reduce数量
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=1073741824 


# 设置map输出和reduce输出进行合并的相关参数：
//设置map端输出进行合并，默认为true
set hive.merge.mapfiles = true

//设置reduce端输出进行合并，默认为false
set hive.merge.mapredfiles = true

//设置合并文件的大小
set hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000

//当输出文件的平均大小小于该值时，启动一个独立的MapReduce任务进行文件merge。
set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000

//ps:理论上设置了输出端小文件合并，会减少小文件的数量，可惜实际中即使设置了这些参数，对tdw分区表并不起作用

// hadoop v2.x 后一些参数名发生了变化
mapred.min.split.size => mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize。
mapred.max.split.size => mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize。
mapred.min.split.size.per.rack => mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.rack。
mapred.min.split.size.per.node => mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.node。
dfs.block.size => dfs.blocksize
mapred.map.tasks => mapreduce.job.maps

3.2 hadoop 自带的小文件处理方法

1) Hadoop Archive 小文件归档

// 创建归档文件 把 input目录下所有文件 归档到 output/input.har, 原先input下的文件依然存在,需要手动删除才能释放原先在namenode中元数据占用的内存
hadoop archive -archiveName input.har -p /user/kuncai/input /user/kuncai/output

// 查看归档文件
hadoop fs -ls har:///user/kuncai/output3/input.har

// 解压归档文件
hadoop fs -cp har:///user/kuncai/output3/input.har/* /user/kuncai/

ps: 文件是许多记录组成的，那么可以通过调用 HDFS 的 sync() 方法(和 append 方法结合使用)，每隔一定时间生成一个大文件。

另外:hive中的数据,也可以通过sort by 和 distrubute by 重建表，建表时减少reduce的数量,从而减少小文件;

2) SequenceFile 合并小文件;

原理: 使用文件名作为 key，文件内容作为 value ,把多个文件数据格式转换后统一输出;

通过自定义MR中的 Mapper,Driver,Reducer方法;

具体代码实现可参考此链接: https://examples.javacodegeeks.com/enterprise-java/apache-hadoop/hadoop-sequence-file-example/

3) CombineFileInputFormat<K,V> 小文件合并

核心思想:

根据一定的规则，将 HDFS 上多个小文件合并到一个 InputSplit 中，然后会启用一个 Map 来处理这里面的文件，以此减少MR整体作业的运行时间

具体代码实现可以参考此链接: https://blog.csdn.net/u011007180/article/details/52333387

4) HBase

如果你产生很多小文件，根据访问模式的不同，应该进行不同类型的存储。HBase 将数据存储在 Map Files（带索引的 SequenceFile）中，如果你需要随机访问来执行 MapReduce 流式分析，这是一个不错的选择。如果延迟是一个问题，那么还有很多其他选择 - 参见Richard Jones对键值存储的调查。

Other参考链接:

Hadoop 大量小文件问题的优化 https://cloud.tencent.com/developer/article/1482598

Hive-小文件优化实战 https://www.jianshu.com/p/8f0ce9eb0d0b

Hadoop 小文件处理