转载一下一篇不错的关于hadoop小文件的优化文章。
英文原文来自：http://blog.cloudera.com/blog/2009/02/the-small-files-problem/
翻译版本来源：http://nicoleamanda.blog.163.com/blog/static/749961072009111805538447/
看完这篇文章结合自己之前用过HAR File打包小文件经验，觉得不管是采用archive命令打包HAR FILE还是组装Sequence Files效率都不是特别高，需要另外的过程开销。如果可以的话解决小文件问题最好是在数据终端输出的时候进行合并，使其进入HDFS前就得到解决。
-----------------------------------下面是原文--------------------------------------------
先来了解一下Hadoop中何为小文件：小文件指的是那些文件大小要比HDFS的块大小(在Hadoop1.x 的时候默认块大小64M，可以通过dfs.blocksize来设置；但是到了Hadoop 2.x的时候默认块大小为128MB了，可以通过dfs.block.size设置)小的多的文件。如果在HDFS中存储小文件，那么在HDFS中肯定会 含有许许多多这样的小文件(不然就不会用hadoop了)。而HDFS的问题在于无法很有效的处理大量小文件。
在HDFS中，任何一个文件， 目录和block，在HDFS中都会被表示为一个object存储在namenode的内存中，没一个object占用150 bytes的内存空间。所以，如果有10million个文件，没一个文件对应一个block，那么就将要消耗namenode 3G的内存来保存这些block的信息。如果规模再大一些，那么将会超出现阶段计算机硬件所能满足的极限。
不仅如此，HDFS并不是为了有效的处理大量小文件而存在的。它主要是为了流式的访问大文件而设计的。对小文件的读取通常会造成大量从datanode到datanode的seeks和hopping来retrieve文件，而这样是非常的低效的一种访问方式。
大量小文件在mapreduce中的问题
Map tasks通常是每次处理一个block的input(默认使用FileInputFormat)。如果文件非常的小，并且拥有大量的这种小文件，那么每 一个map task都仅仅处理了非常小的input数据，并且会产生大量的map tasks，每一个map task都会消耗一定量的bookkeeping的资源。比较一个1GB的文件，默认block size为64M，和1Gb的文件，每一个文件100KB，那么后者没一个小文件使用一个map task，那么job的时间将会十倍甚至百倍慢于前者。
hadoop中有一些特性可以用来减轻这种问题：可以在一个JVM中允许task reuse，以支持在一个JVM中运行多个map task，以此来减少一些JVM的启动消耗(通过设置mapred.job.reuse.jvm.num.tasks属性，默认为1，－1为无限制)。另 一种方法为使用MultiFileInputSplit，它可以使得一个map中能够处理多个split。
为什么会产生大量的小文件？至少有两种情况下会产生大量的小文件
1. 这些小文件都是一个大的逻辑文件的pieces。由于HDFS仅仅在不久前才刚刚支持对文件的append，因此以前用来向unbounde files(例如log文件)添加内容的方式都是通过将这些数据用许多chunks的方式写入HDFS中。
2. 文件本身就是很小。例如许许多多的小图片文件。每一个图片都是一个独立的文件。并且没有一种很有效的方法来将这些文件合并为一个大的文件
这两种情况需要有不同的解决方 式。对于第一种情况，文件是由许许多多的records组成的，那么可以通过调用HDFS的sync()方法(和append方法结合使用)来解 决。或者，可以通过些一个程序来专门合并这些小文件(see Nathan Marz’s post about a tool called the Consolidator which does exactly this).
对于第二种情况，就需要某种形式的容器来通过某种方式来group这些file。hadoop提供了一些选择：
HAR files
Hadoop Archives (HAR files)是在0.18.0版本中引入的，它的出现就是为了缓解大量小文件消耗namenode内存的问题。HAR文件是通过在HDFS上构建一个层次 化的文件系统来工作。一个HAR文件是通过hadoop的archive命令来创建，而这个命令实 际上也是运行了一个MapReduce任务来将小文件打包成HAR。对于client端来说，使用HAR文件没有任何影响。所有的原始文件都 visible && accessible（using har://URL）。但在HDFS端它内部的文件数减少了。
Hadoop关于处理大量小文件的问题和解决方法 – nicoleamanda – 只是想要简单的生活通过HAR来读取一个文件并不会比直接从HDFS中读取文件高效，而且实际上可能还会稍微低效一点，因为对每一个HAR文件的访问都需 要完成两层index 文件的读取和文件本身数据的读取(见上图)。并且尽管HAR文件可以被用来作为MapReduce job的input，但是并没有特殊的方法来使maps将HAR文件中打包的文件当作一个HDFS文件处理。 可以考虑通过创建一种input format，利用HAR文件的优势来提高MapReduce的效率，但是目前还没有人作这种input format。 需要注意的是：MultiFileInputSplit，即使在HADOOP-4565的改进(choose files in a split that are node local)，但始终还是需要seek per small file。
Hadoop har
* Sequence Files
通常对于“the small files problem”的回应会是：使用SequenceFile。这种方法是说，使用filename作为key，并且file contents作为value。实践中这种方式非常管用。回到10000个100KB的文件，可以写一个程序来将这些小文件写入到一个单独的 SequenceFile中去，然后就可以在一个streaming fashion(directly or using mapreduce)中来使用这个sequenceFile。不仅如此，SequenceFiles也是splittable的，所以mapreduce 可以break them into chunks，并且分别的被独立的处理。和HAR不同的是，这种方式还支持压缩。block的压缩在许多情况下都是最好的选择，因为它将多个 records压缩到一起，而不是一个record一个压缩。
Hadoop sequencefile
将已有的许多小文件转换成一个SequenceFiles可能会比较慢。但 是，完全有可能通过并行的方式来创建一个一系列的SequenceFiles。(Stuart Sierra has written a very useful post about converting a tar file into a SequenceFile — tools like this are very useful).更进一步，如果有可能最好设计自己的数据pipeline来将数据直接写入一个SequenceFile。
