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[大数据]HDFS小文件优化方法

  • HDFS 小文件弊端

HDFS上每个文件都要在namenode上建立一个索引,这个索引的大小约为150byte,这样当小
文件比较多的时候,就会产生很多的索引文件,一方面会大量占用namenode的内存空间,另一方
面就是索引文件过大是的索引速度变慢。

  • 解决方案

1)Hadoop Archive:

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。


2)Sequence file:

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


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。


4)开启JVM重用

对于大量小文件Job,可以开启JVM重用会减少45%运行时间。
JVM重用理解:一个map运行一个jvm,重用的话,在一个map在jvm上运行完毕后,jvm继续
运行其他jvm
具体设置:mapreduce.job.jvm.numtasks值在10-20之间。

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加:2021-10-17 12:03:34  更:2021-10-17 12:05:27 
 
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