HDFS小文件问题

1、概述

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（见参考资料[1][4][5]）。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发的，如果访问大量小文件，需要不断的从一个datanode跳到另一个datanode，严重影响性能。最后，处理大量小文件速度远远小于处理同等大小的大文件的速度。每一个小文件要占用一个slot，而task启动将耗费大量时间甚至大部分时间都耗费在启动task和释放task上。

本文首先介绍了hadoop自带的解决小文件问题的方案（以工具的形式提供），包括Hadoop Archive，Sequence file和CombineFileInputFormat；然后介绍了两篇从系统层面解决HDFS小文件的论文，一篇是中科院计算所2009年发表的，用以解决HDFS上存储地理信息小文件的方案；另一篇是IBM于2009年发表的，用以解决HDFS上存储ppt小文件的方案。

2、HDFS文件读写流程

在正式介绍HDFS小文件存储方案之前，我们先介绍一下当前HDFS上文件存取的基本流程。

(1) 读文件流程

1）client端发送读文件请求给namenode，如果文件不存在，返回错误信息，否则，将该文件对应的block及其所在datanode位置发送给client

2） client收到文件位置信息后，与不同datanode建立socket连接并行获取数据。

(2) 写文件流程

1）client端发送写文件请求，namenode检查文件是否存在，如果已存在，直接返回错误信息，否则，发送给client一些可用datanode节点

2）client将文件分块，并行存储到不同节点上datanode上，发送完成后，client同时发送信息给namenode和datanode

3）namenode收到的client信息后，发送确信信息给datanode

4）datanode同时收到namenode和datanode的确认信息后，提交写操作。

3、Hadoop自带的解决方案

对于小文件问题，Hadoop本身也提供了几个解决方案，分别为：Hadoop Archive，Sequence file和CombineFileInputFormat。

（1） Hadoop Archive

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，它能够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，仍然允许对文件进行透明的访问。

对某个目录/foo/bar下的所有小文件存档成/outputdir/ zoo.har：

hadoop archive -archiveName zoo.har -p /foo/bar /outputdir

当然，也可以指定HAR的大小(使用-Dhar.block.size)。

HAR是在Hadoop file system之上的一个文件系统，因此所有fs shell命令对HAR文件均可用，只不过是文件路径格式不一样，HAR的访问路径可以是以下两种格式：

har://scheme-hostname:port/archivepath/fileinarchive

har:///archivepath/fileinarchive(本节点)

可以这样查看HAR文件存档中的文件：

hadoop dfs -ls har:///user/zoo/foo.har

输出：

har:///user/zoo/foo.har/hadoop/dir1

har:///user/zoo/foo.har/hadoop/dir2

使用HAR时需要两点，第一，对小文件进行存档后，原文件并不会自动被删除，需要用户自己删除；第二，创建HAR文件的过程实际上是在运行一个mapreduce作业，因而需要有一个hadoop集群运行此命令。

此外，HAR还有一些缺陷：第一，一旦创建，Archives便不可改变。要增加或移除里面的文件，必须重新创建归档文件。第二，要归档的文件名中不能有空格，否则会抛出异常，可以将空格用其他符号替换(使用-Dhar.space.replacement.enable=true 和-Dhar.space.replacement参数)。

（2） Sequence file

sequence file由一系列的二进制key/value组成，如果为key小文件名，value为文件内容，则可以将大批小文件合并成一个大文件。

Hadoop-0.21.0中提供了SequenceFile，包括Writer，Reader和SequenceFileSorter类进行写，读和排序操作。如果hadoop版本低于0.21.0的版本，实现方法可参见[3]。

（3）CombineFileInputFormat

CombineFileInputFormat是一种新的inputformat，用于将多个文件合并成一个单独的split，另外，它会考虑数据的存储位置。

 

原文地址：https://www.cnblogs.com/dongtime/p/10942812.html