大数据-Hadoop小文件问题解决方案

HDFS中小文件是指文件size小于HDFS上block（ dfs.block.size）大小的文件。大量的小文件会给Hadoop的扩展性和性能带来严重的影响。

小文件是如何产生的？

1. 动态分区插入数据，产生大量的小文件，从而导致map数量剧增

2. reduce数量越多，小文件也越多，reduce的个数和输出文件个数一致

3. 数据源本身就是大量的小文件

小文件问题的影响

1. 从Mapreduce的角度看，一个文件会启动一个map，所以小文件越多，map也越多，一个map启动一个jvm去执行，所以这些任务的初始化，启动，执行会浪费大量的资源，严重的影响性能。

2. 从HDFS角度看，HDFS中文件元信息（位置，大小，分块等）保存在NameNode的内存中，每个对象大约占用150字节，如果小文件过多，会占用大量内存，直接影响NameNode的性能；HDFS读写小文件也会更加耗时，因为每次都需要从NameNode获取元信息，并与对应的DataNode建立连接。

如何解决小文件问题

1. 输入合并，在Map前合并小文件

2. 输出合并，在输出结果的时候合并小文件

3. 控制reduce个数来实现减少小文件个数

配置Map输入合并

可以通过在输入mapper的之前将是输入合并，以减少map的个数。

   -- 每个Map最大输入大小，决定合并后的文件数
set mapred.max.split.size=256000000;
-- 一个节点上split的至少的大小 ，决定了多个data node上的文件是否需要合并
set mapred.min.split.size.per.node=100000000;
-- 一个交换机下split的至少的大小，决定了多个交换机上的文件是否需要合并
set mapred.min.split.size.per.rack=100000000;
-- 执行Map前进行小文件合并
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;

配置Hive输出结果合并

   -- 在map-only job后合并文件，默认true
set hive.merge.mapfiles=true;
-- 在map-reduce job后合并文件，默认false
set hive.merge.mapredfiles=true;
-- 设置合并后文件大大小，默认256000000
set hive.merge.size.per.task=256000000;
-- 当输出文件的平均值大小小于该值是，启动一个独立的MR任务进行文件merge，是决定是否执行合并操作的阈值，默认16000000
set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000;

Hadoop Archive(HAR)

Hadoop Archive是一种特殊的归档格式，Hadoop Archive映射到文件系统目录，一个HAR是以扩展名 .har结尾 ，一个HAR目录包含元数据（以_index和_masterindex的形式）和data（part-*）文件。_index文件包含文件名称，这些文件是归档的一部分，并且包含这些文件在归档中的位置。
Hadoop Archive是一个高效地将小文件放入HDFS块中的文件存档工具，它能将多个小文件打包成一个HAR文件，这样在减少NameNode内存使用的同时，仍然允许对文件进行透明的访问。

使用hadoop命令进行文件归档

   hadoop archive -archiveName name -p  * 

hadoop archive -archiveName zoo.har -p /foo/bar /outputdir

可以通过设置 -Dhar.block.size参数来指定HAR的大小。

在Hive中进行归档处理
Hive支持将已存的分区转换为HAR，从而使得分区下的文件数目大大减少。但是从HAR读数据需要额外的开销，因此查询归档下数据可能会变慢。

   sethive.archive.enabled=true;sethive.archive.har.parentdir.settable=true;sethar.partfile.size=1099511627776;ALTERTABLEtest ARCHIVEPARTITION(year='2017');ALTERTABLEtest UNARCHIVEPARTITION(year='2017');

如果不是分区表，可以创建成外部表，使用 har://协议来指定路径。

SequenceFile

SequenceFile是一个由二进制序列化过的key/value字节流组成的文本存储文件，它可以在map/reduce过程中的input/output的format时被使用。在map/reduce过程中，map处理文件的临时输出就是使用SequenceFile处理过的。

使用SequenceFile作为表存储格式。

   createtabletest2
STOREDASSEQUENCEFILEASSELECT*FROMtest;

控制reducer个数

为了提升MR的运算速度，可以通过增加reducer的个数，Hive也会做类似的优化，Reducer数量等于源数据量除以 hive.exec.reducers.bytes.per.reducer所配置的量（默认是1G）。Reducer的数量决定了结果文件的数量。所以在合适的情况下控制reducer的数量，可以实现减少小文件数量。

reducer决定因素：

• hive.exec.reducers.bytes.per.reducer：这个参数控制一个job会有多少个reducer来处理，依据的是输入文件的总大小。默认1GB。

• hive.exec.reducers.max：这个参数控制最大的reducer的数量， 如果 input / bytes per reduce > max 则会启动这个参数所指定的reduce个数。  这个并不会影响 mapre.reduce.tasks参数的设置。默认的max是999。

• mapred.reduce.tasks：这个参数如果指定了，hive就不会用它的estimation函数来自动计算reduce的个数，而是用这个参数来启动reducer。默认是-1.

在hive中可以通过调整上面三个参数实现控制reducer的个数。

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