小文件指的是那些size比HDFS的block size(默认64M)小的多的文件。不论什么一个文件，文件夹和block，在HDFS中都会被表示为一个object存储在namenode的内存中， 每一个object占用150 bytes的内存空间。
所以，假设有10million个文件， 每一个文件相应一个block，那么就将要消耗namenode 3G的内存来保存这些block的信息。
假设规模再大一些，那么将会超出现阶段计算机硬件所能满足的极限。
控制小文件的方法有：
1、应用程序自己控制
2、archive
3、Sequence File / Map File
4、CombineFileInputFormat***
5、合并小文件，如HBase部分的compact
1、应用程序自己控制
final Path path = new Path("/combinedfile");
final FSDataOutputStream create = fs.create(path);
final File dir = new File("C:\Windows\System32\drivers\etc");
for(File fileName : dir.listFiles())
{
System.out.println(fileName.getAbsolutePath());
final FileInputStream fileInputStream = new
FileInputStream(fileName.getAbsolutePath());
final List<String> readLines = IOUtils.readLines(fileInputStream);
for (String line : readLines)
{
create.write(line.getBytes());
}
fileInputStream.close();
}
create.close();2、archive 命令行操作
详细參考例如以下：
http://blog.csdn.net/scgaliguodong123_/article/details/46341587
3、Sequence File/Map File
Sequence File
通常对于”the small files problem”的回应会是：使用SequenceFile。
这样的方法是说，使用filename作为key，而且file contents作为value。实践中这样的方式非常管用。
假设有10000个100KB的文件，能够写一个程序来将这些小文件写入到一个单独的 SequenceFile中去，然后就能够在一个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 能够break them into chunks，而且分别的被独立的处理。
和HAR不同的是，这样的方式还支持压缩。 block的压缩在很多情况下都是最好的选择，由于它将多个 records压缩到一起，而不是一个record一个压缩。
在存储结构上， SequenceFile主要由一个Header后跟多条Record组成。
Header主要包括了Key classname， Value classname。存储压缩算法。用户自己定义元数据等信息，此外，还包括了一些同步标识，用于高速定位到记录的边界。
每条Record以键值对的方式进行存储。用来表示它的字符数组可依次解析成：记录的长度、 Key的长度、 Key值和Value值。而且Value值的结构取决于该记录是否被压缩。
数据压缩有利于节省磁盘空间和加快网络传输， SeqeunceFile支持两种格式的数据压缩。各自是： record compression和block compression。
record compression是对每条记录的value进行压缩
block compression是将一连串的record组织到一起。统一压缩成一个block。
block信息主要存储了：块所包括的记录数、每条记录Key长度的集合、每条记录Key值的集合、每条记录Value长度的集合和每条记录Value值的集合
注：每一个block的大小是可通过io.seqfile.compress.blocksize属性来指定的。
Configuration conf=new Configuration();
FileSystem fs=FileSystem.get(conf);
Path seqFile=new Path("seqFile.seq");
//Reader内部类用于文件的读取操作
SequenceFile.Reader reader=new SequenceFile.Reader(fs,seqFile,conf);
//Writer内部类用于文件的写操作,假设Key和Value都为Text类型
SequenceFile.Writer writer=new SequenceFile.Writer(fs,conf,seqFile,Text.class,Text.class);
//通过writer向文档中写入记录
writer.append(new Text("key"),new Text("value"));
IOUtils.closeStream(writer);//关闭write流
//通过reader从文档中读取记录
Text key=new Text();
Text value=new Text();
while(reader.next(key,value))
{
System.out.println(key);
System.out.println(value);
}
IOUtils.closeStream(reader);//关闭read流详细可參考：
http://blog.csdn.net/scgaliguodong123_/article/details/46391061
MapFile
MapFile是排序后的SequenceFile,通过观察其文件夹结构能够看到
MapFile由两部分组成。各自是data和index。
index作为文件的数据索引。主要记录了每一个Record的key值，以及
该Record在文件里的偏移位置。
在MapFile被訪问的时候,索引文件会被载入到内存，通过索引映射关系可迅速定位到指定Record所在文件位置。因此，相对SequenceFile而言， MapFile的检索效率是高效的，缺点是会消耗一部分内存来存储index数据。
需注意的是。 MapFile并不会把全部Record都记录到index中去，默认情况下每隔128条记录存储一个索引映射。当然，记录间隔可人为改动，通过MapFIle.Writer的setIndexInterval()方法，或改动io.map.index.interval属性；
另外，与SequenceFile不同的是。 MapFile的KeyClass一定要实现
WritableComparable接口 ,即Key值是可比較的。
Configuration conf=new Configuration();
FileSystem fs=FileSystem.get(conf);
Path mapFile=new Path("mapFile.map");
//Writer内部类用于文件的写操作,假设Key和Value都为Text类型
MapFile.Writer writer=new MapFile.Writer(conf,fs,mapFile.toString(),Text.class,Text.class);
//通过writer向文档中写入记录
writer.append(new Text("key"),new Text("value"));
IOUtils.closeStream(writer);//关闭write流
//Reader内部类用于文件的读取操作
MapFile.Reader reader=new MapFile.Reader(fs,mapFile.toString(),conf);
//通过reader从文档中读取记录
Text key=new Text();
Text value=new Text();
while(reader.next(key,value))
{
System.out.println(key);
System.out.println(value);
}
IOUtils.closeStream(reader);//关闭read流5、CombineFileInputFormat
相对于大量的小文件来说。hadoop更合适处理少量的大文件。
CombineFileInputFormat能够缓解这个问题，它是针对小文件而设计的。
**注：**CombineFileInputFormat是一个抽象类。须要编写一个继承类。
使用CombineFileInputFormat作为Map任务的输入规格描写叙述，首先须要实现一个自己定义的RecordReader。
CombineFileInputFormat的大致原理
它会将输入多个数据文件（小文件）的元数据全部包装到CombineFileSplit类里面。也就是说，由于小文件的情况下，在HDFS中都是单Block的文件，即一个文件一个Block，一个CombineFileSplit包括了一组文件Block。包括每一个文件的起始偏移（offset），长度（length）。Block位置（localtions）等元数据。
假设想要处理一个 CombineFileSplit。非常easy想到。对其包括的每一个InputSplit（实际上这里面没有这个，你须要读取一个小文件块的时候，须要构造一 个FileInputSplit对象）。
在运行MapReduce任务的时候，须要读取文件的文本行（简单一点是文本行。也可能是其它格式数据）。
那么对于CombineFileSplit来说，你须要处理其包括的小文件Block，就要相应设置一个RecordReader，才干正确读取文件数据内容。
通常情况下，我们有一批小文件，格式一般是同样的，仅仅须要在CombineFileSplit实现一个RecordReader的时候，
内置还有一个用来读取小文件Block的RecordReader，这样就能保证读取CombineFileSplit内部聚积的小文件。
我们基于Hadoop内置的CombineFileInputFormat来实现处理海量小文件，须要做的工作，例如以下所看到的：
1、实现一个RecordReader来读取CombineFileSplit包装的文件Block
2、继承自CombineFileInputFormat实现一个使用我们自己定义的RecordReader的输入规格说明类。
3、处理数据的Mapper实现类
4、配置用来处理海量小文件的MapReduce Job
package SmallFile;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.BytesWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader;
import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.CombineFileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.CombineFileRecordReader;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.CombineFileSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.LineRecordReader;
public class CombineSmallfileInputFormat extends
CombineFileInputFormat<LongWritable,BytesWritable>
{
@Override
public RecordReader<LongWritable, BytesWritable> createRecordReader(
InputSplit split, TaskAttemptContext context) throws IOException
{
CombineFileSplit combineFileSplit = (CombineFileSplit)(split);
CombineFileRecordReader<LongWritable,BytesWritable> recordReader =
new CombineFileRecordReader<LongWritable,BytesWritable>
(combineFileSplit, context,CombineSmallfileRecordReader.class);
try
{
recordReader.initialize(combineFileSplit, context);
}
catch (InterruptedException e)
{
e.printStackTrace();
}
return recordReader;
}
}
class CombineSmallfileRecordReader extends RecordReader<LongWritable,BytesWritable>
{
private CombineFileSplit combineFileSplit;
private LineRecordReader lineRecordReader = new LineRecordReader();
private Path[] paths;
private int totalLength;
private int currentIndex;
private float currentProgress = 0;
private LongWritable currentKey;
private BytesWritable currentValue;
public CombineSmallfileRecordReader(CombineFileSplit combineFileSplit,TaskAttemptContext context,Integer index)
{
super();
this.combineFileSplit = combineFileSplit;
this.currentIndex = index;
}
@Override
public void initialize(InputSplit split, TaskAttemptContext context)
throws IOException, InterruptedException
{
FileSplit fileSplit = new FileSplit(combineFileSplit.getPath(currentIndex),
combineFileSplit.getOffset(currentIndex),combineFileSplit.getLength(currentIndex),
combineFileSplit.getLocations());
lineRecordReader.initialize(fileSplit, context);
this.paths = combineFileSplit.getPaths(); //分区所在的全部地址
context.getConfiguration().set("map.input.file.name",
combineFileSplit.getPath(currentIndex).getName()); //设置输入文件名称
}
@Override
public boolean nextKeyValue() throws IOException, InterruptedException
{
if(currentIndex>=0 && currentIndex<totalLength)
{
return lineRecordReader.nextKeyValue();
}
return false;
}
@Override
public LongWritable getCurrentKey() throws IOException, InterruptedException
{
currentKey = lineRecordReader.getCurrentKey();
return currentKey;
}
@Override
public BytesWritable getCurrentValue() throws IOException, InterruptedException
{
byte[]value = lineRecordReader.getCurrentValue().getBytes();
currentValue.set(value, 0, value.length);
return currentValue;
}
@Override
public float getProgress() throws IOException, InterruptedException
{
if(currentIndex>=0 && currentIndex<totalLength)
{
currentProgress = currentIndex/totalLength;
return currentProgress;
}
return currentProgress;
}
@Override
public void close() throws IOException
{
lineRecordReader.close();
}
}