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MapReduce入门(二)合并小文件_weixin_30783913的博客

来源:互联网 

hadoop为什么要合并小文件?

        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。        小文件是指文件size小于HD




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