首先HDFS是适合大文件存储的文件系统，对于过多的小文件的应用场景并不适合。以下是一些使用过程中的经验和总结，希望对大家有所帮助，当然，如有谬误，也请大家指出，欢迎讨论。


过犹不及——根据数据查询需求，定制数据存储粒度

为了尽可能的细化数据存储粒度，我们对于每个产品的数据，按天进行隔离存储，这样，我们在查询某个产品某天的数据时，从HDFS中读取的数据就只是那一天的数据，这样从IO层面上看，这确实是最优的。但是随着时间的推移，HDFS中创建了越来越多的目录，每个目录对应Hive的一个partition，当我们查询的数据超过数百甚至上千个分区的时候，MR Job提交就变得很慢，而这样的需求却在平时的工作中成为常态，这样，由于数据存储粒度太细而导致的缓慢的任务提交过程，成为了我们的主要问题。而船大难掉头，数据收集系统的模式已经定死，只能寄希望于后期合并数据，而这又是项繁杂耗时的工作。


如果能回到当初。。。

首先，数据粒度并不是越细越好，需要根据存储系统（这里是HDFS）的特点去制定存储粒度。HDFS作为一种适合大文件存储的文件系统，太细的存储粒度，会使系统出现大量的小文件（在我们的场景下，小文件占据了大多数），这样，从存储效率的角度来看，太细的存储粒度是不可取的；其次，对于MapReduce任务的提交，如果有大量分区需要参与计算，那么任务初始化将会是一场灾难。考虑到我们的需求中，对跨度较长的数据的查询较多，且会成为常态，我们的存储策略，必须适应于这样的现实。


仔细观察需求我们会发现，一般的数据查询会限定在一个产品之内，而不会在产品之间进行查询；一个产品的数据可能会查询较长时间范围的数据。根据这些需求，可以初步制定以下的存储粒度策略：

1. 产品之间数据隔离

2. 单个产品的数据按照月份(或周)进行分区，也就是每个月（周）的数据都会集中在一个目录下面，而时间仅仅是数据中的一列

3. Hive数据仓库的表中，以产品ID、月份（或周）为Partition的字段


通过以上的存储结构，我们查询2014-02-14到2014-03-27之间的数据时，我们只需要指定对应的产品ID，然后将月份限定到2，3两个至上即可，这样我们也只是读取了2、3月份的数据，其它月份的数据不会访问。



这样，在将数据存储粒度适当加大之后，我们会消除大量的小文件存储，继而会提高MapReduce任务的提交速度，整个集群的利用率也会从某种程度上提高。