Hadoop小文件问题
小文件是指比HDFS默认块大小明显小得多的文件。
小文件导致了什么问题
对于存储层来说，大量小文件会产生大量的元数据信息；当NN重启时，必须将元数据信息加载到内存中，大量元数据信息会导致NN重启速度非常慢；并且，太多小文件也会导致NN在DN耗尽磁盘空间之前就先耗尽内存的元数据空间。同时，更多文件意味着更多的读写请求，这可能最终堵塞NN的容量，增加RPC队列和处理延迟，意味着性能下降。以及，在进行文件读写的时候，寻址速度高于读写速度，效率低下。
对于应用层来说，MR或Spark在计算这些小文件的时候性能低下。对于MR来说，一个文件需要启动一个Map Task去处理，浪费资源；对于Spark来说也是类似，在Spark中，每个map相当于Spark任务在执行器中每次读取和处理一个分区，每个分区默认是一个block。小文件会导致大量的分区以至于大量的任务开销。
产生小文件可能的原因
- 大量的map/reduce任务：如果有大量的map/reduce任务，在HDFS上生成的文件基本与map的数量(对于map only而言)，或reduce的数量成正比。
- 过度分区表：是指每个分区的数据量很小的Hive表。
- Spark过度并行化：在Spark作业中，Spark分区越多，写入的文件就越多。
Hadoop小文件的解决方案
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从数据源头解决，在数据采集的时候，就将小文件或小批数据合并成大文件后再上传到HDFS。
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从存储角度解决，使用Hadoop Archive，这是一个高效将小文件放入HDFS块的文件存档工具，可以将小文件打包成一个har文件，从而减少NN内存使用。
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从计算角度解决，采用CombineTextInputFormat的切片方式，将多个小文件在切片过程中生成一个单独的切片或少量的切片。
或者开启uber模式，实现jvm的重用。也就是让同一个job的多个task运行在一个jvm中。
Hive小文件问题
Hive中也存在小文件问题，本质上也是Hadoop的小文件问题。
产生的原因
hive中的小文件大概率是导入数据时产生的，通常在生产环境中，一般会使用insert select的方式导入数据，这样会启动MR任务，那么reduce有多少个就会有多少个文件输出。也就是insert每执行一次至少有一个文件，就很容易出现小文件问题。
解决的方案
- 使用hive自带的concatenate命令，自动合并小文件；不过需要注意的是这个命令只支持rcFile和ORC。
- 在MR过程中合并小文件，在inputformat的时候设置为combinehiveinputfor，这个底层就是combinefileinputformat方法。在map后reduce前，设置合并小文件hive.merge.mapfiles；在reduce后合并小文件hive.merge.mapredfiles；
- 或者直接设置少一定的reduce数量
- 最后也可以参考hadoop处理小文件，用hadoop archive归档。