hadoop 小文件处理

如果有1千万个小文件，每个文件占用一个block，则NameNode大约需要3GB内存空间，如果存储1亿个小文件，则NameNode需要30GB内存空间。
其次，读写大量小文件的速度要远远小于读写几个大文件的速度，因为要频繁与NameNode交互导致NameNode处理队列过长和GC时间过长而产生延迟。
故随着小文件的增多会严重影响到NameNode性能和制约集群的扩展。

set hive.merge.mapfiles = true               ##在 map only 的任务结束时合并小文件
set hive.merge.mapredfiles = false           ## true 时在 MapReduce 的任务结束时合并小文件
set hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000 ##合并文件的大小
set mapred.max.split.size=256000000;         ##每个 Map 最大分割大小
set mapred.min.split.size.per.node=1;        ##一个节点上 split 的最少值
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; ##执行 Map 前进行小文件合并

推荐的命令 hdfs dfs ，而不是hadoop dfs
hadoop fs 当您处理不同的文件系统（如本地FS，HFTP FS，S3 FS等）时，可以使用它
hdfs dfs 即适用于与HDFS相关的所有操作
 

第2步:在某个时间点将所有小文件移至tmp目录
hadoop fs -mv input/*.txt tmp

第3步-在hadoop-streaming jar的帮助下合并小文件
hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.6.0.jar
                   -Dmapred.reduce.tasks=1
                   -input "/user/abc/input"
                   -output "/user/abc/output"
                   -mapper cat
                   -reducer cat
                   
第4步，将输出移至输入文件夹 ############直接这一步不行？
hadoop fs -mv output/part-00000 input/large_file.txt

第5步-删除输出
hadoop fs -rm -R output/
 
第6步-从tmp中删除所有文件
hadoop fs -rm tmp/*.txt

****上面的综合*** 参考来源*https://www.it1352.com/1595924.html*
#!/bin/bash
/home/abc/hadoop-2.6.0/bin/hadoop fs -mv input/*.txt tmp
wait
/home/abc/hadoop-2.6.0/bin/hadoop jar /home/abc/hadoop-2.6.0/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.6.0.jar
                   -Dmapred.reduce.tasks=1
                   -input "/user/abc/input"
                   -output "/user/abc/output"
                   -mapper cat
                   -reducer cat
wait
/home/abc/hadoop-2.6.0/bin/hadoop fs -mv output/part-00000 input/large_file.txt
wait
/home/abc/hadoop-2.6.0/bin/hadoop fs -rm -R output/
wait
/home/abc/hadoop-2.6.0/bin/hadoop fs -rm tmp/*.txt
********
* * * * * /bin/bash /home/abc/mergejob.sh > /dev/null 2>&1

hdfs dfs -copyFromLocal world.txt /baihe
hdfs dfs -copyFromLocal world2.txt /baihe
hdfs dfs -getmerge /baihe/ local_largefile.txt  #存到本地了需要再上传

-- 合并小文件 方案三 ，数据量非常大的情况下可能不太适合，最好使用MapReduce来合并。
[hadoop@node01 ~]$ hdfs dfs -cat /baihe/* | hdfs dfs -appendToFile - /tmp/hdfs_largefile.txt

-- 合并小文件 方案四-存档-------存档文件的源文件及目录都不会自动删除，需要手动删除，不压缩（为副本文件），需mryarn支持、不可修改、不会减少读取时的map数
主要作用：减少namenode内存使用

[hadoop@node01 ~]$ hadoop archive
archive -archiveName .har -p [-r ]*
hadoop archive -archiveName 0825.har -p /test/in/ small mapjoin /test/in/har #small mapjoin 为/test/in/ 下的目录

-archiveName .har 指定归档后的文件名
-p 被归档文件所在的父目录
* 归档的目录结构
归档后存在归档文件的目录
可以通过参数 -D har.block.size 指定HAR的大小
创建归档文件，将 hdfs /baihe 目录下的文件归档到 /user/hadoop 目录下的 myhar.har中

-- 合并小文件 ---------------end---------------------------------------------