Hadoop小文件 影响 hdfs小文件处理

为什么hdfs不适合小文件的存储？

1.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1million的文件至少消耗300MB内存，如果要存 放1billion的文件数目的话会超出硬件能力
2.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1million的files，那么HDFS 将花费几个小时的时间。
3.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。
4.延长MapReduce作业的总运行时间，小文件随机寻址很慢

HDFS自带的小文件存储解决方案

hadoop自带了三种解决小文件的方案：Hadoop Archive、 Sequence File 和 CombineFileInputFormat

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。

使用方法：

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

存在的问题

• 1、存档文件的源文件目录以及源文件都不会自动删除需要手动删除
• 2、存档的过程实际是一个mapreduce过程，所以需要需要hadoop的mapreduce的支持
• 3、存档文件本身不支持压缩
• 4、存档文件一旦创建便不可修改，要想从中删除或者增加文件，必须重新建立存档文件
• 5、创建存档文件会创建原始文件的副本，所以至少需要有与存档文件容量相同的磁盘空间

Sequence File

sequence file由一系列的二进制的对组成，其中key为小文件的名字，value的file content。
，它可以在map/reduce过程中的input/output 的format时被使用。在map/reduce过程中，map处理文件的临时输出就是使用SequenceFile处理过的。
SequenceFile分别提供了读、写、排序的操作类。

SequenceFile提供了三种压缩方式：

• 不采用压缩:CompressionType.NONE
• key/value值都压缩的方式存储:CompressionType.RECORD
• 压缩value值不压缩key值存储的存储方式:CompressionType.BLOCK

使用方式

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.SequenceFile;
import org.apache.hadoop.io.SequenceFile.CompressionType;
import org.apache.hadoop.io.SequenceFile.Reader;
import org.apache.hadoop.io.SequenceFile.Writer;
import org.apache.hadoop.io.Text;

/**
 * @version 1.0
 * @author Fish
 */
public class SequenceFileWriteDemo {
    private static final String[] DATA = { "fish1", "fish2", "fish3", "fish4" };

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        /**
         * 写SequenceFile
         */
        String uri = "/test/fish/seq.txt";
        Configuration conf = new Configuration();
        Path path = new Path(uri);
        IntWritable key = new IntWritable();
        Text value = new Text();
        Writer writer = null;
        try {
            /**
             * CompressionType.NONE 不压缩<br>
             * CompressionType.RECORD 只压缩value<br>
             * CompressionType.BLOCK 压缩很多记录的key/value组成块
             */
            writer = SequenceFile.createWriter(conf, Writer.file(path), Writer.keyClass(key.getClass()),
                    Writer.valueClass(value.getClass()), Writer.compression(CompressionType.BLOCK));

            for (int i = 0; i < 4; i++) {
                value.set(DATA[i]);
                key.set(i);
                System.out.printf("[%s]\t%s\t%s\n", writer.getLength(), key, value);
                writer.append(key, value);

            }
        } finally {
            IOUtils.closeStream(writer);
        }

        /**
         * 读SequenceFile
         */
        SequenceFile.Reader reader = new SequenceFile.Reader(conf, Reader.file(path));
        IntWritable key1 = new IntWritable();
        Text value1 = new Text();
        while (reader.next(key1, value1)) {
            System.out.println(key1 + "----" + value1);
        }
        IOUtils.closeStream(reader);// 关闭read流

        /**
         * 用于排序
         */
//      SequenceFile.Sorter sorter = new SequenceFile.Sorter(fs, comparator, IntWritable.class, Text.class, conf);
    }
}

存在的问题

优点

• 1支持压缩，且可定制为基于Record或Block压缩（Block级压缩性能较优）
• 2本地化任务支持：因为文件可以被切分，因此MapReduce任务时数据的本地化情况应该是非常好的。

缺点

需要一个合并文件的过程，且合并后的文件将不方便查看。

CombineFileInputFormat

Hadoop内置提供了一个 CombineFileInputFormat 类来专门处理小文件，其核心思想是：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。
CombineFileInputFormat类继承自FileInputFormat，主要重写了List getSplits(JobContext job)方法；这个方法会根据数据的分布，mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.node、mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.rack以及mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize 参数的设置来合并小文件，并生成List。其中mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize参数至关重要，下面是分区规则

• 当mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize > mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize > dfs.blockSize的情况下，此时的splitSize 将由mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize参数决定。
• 当mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize > dfs.blockSize > mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize的情况下，此时的splitSize 将由dfs.blockSize配置决定。（第二次优化符合此种情况）
• 当dfs.blockSize > mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize > mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize的情况下，此时的splitSize 将由mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize参数决定。

有以上的计算规则最终确定了CombineFileInputFormat分区的大小。

其中
mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize设置，默认是1，最大字节数由mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize设置，默认是Long.MAX_VALUE。

用公式计算就是：

splitSize = Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize))

使用

CombineTextInputFormat使用起来特别简单：

1.在conf设置

Configuration conf = new Configuration(getConf());
conf.set("mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize", ONE_MB * 32);

2.在inputformat中设置

setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class);

引用：
https://www.iteblog.com/archives/2139.html
http://www.open-open.com/lib/view/open1330605869374.html