1. HDFS上的小文件问题

小文件是指文件大小明显小于HDFS上块（block）大小（默认64MB）的文件。如果存储小文件，必定会有大量这样的小文件，否则你也不会使用Hadoop（If you’re storing small files, then you probably have lots of them (otherwise you wouldn’t turn to Hadoop)），这样的文件给hadoop的扩展性和性能带来严重问题。当一个文件的大小小于HDFS的块大小（默认64MB），就将认定为小文件否则就是大文件。为了检测输入文件的大小，可以浏览Hadoop DFS 主页 http://machinename:50070/dfshealth.jsp ，并点击Browse filesystem（浏览文件系统）。

首先，在HDFS中，任何一个文件，目录或者block在NameNode节点的内存中均以一个对象表示（元数据）（Every file, directory and block in HDFS is represented as an object in the namenode’s memory），而这受到NameNode物理内存容量的限制。每个元数据对象约占150byte，所以如果有1千万个小文件，每个文件占用一个block，则NameNode大约需要2G空间。如果存储1亿个文件，则NameNode需要20G空间，这毫无疑问1亿个小文件是不可取的。

其次，处理小文件并非Hadoop的设计目标，HDFS的设计目标是流式访问大数据集（TB级别）。因而，在HDFS中存储大量小文件是很低效的。访问大量小文件经常会导致大量的寻找，以及不断的从一个DatanNde跳到另一个DataNode去检索小文件（Reading through small files normally causes lots of seeks and lots of hopping from datanode to datanode to retrieve each small file），这都不是一个很有效的访问模式，严重影响性能。

最后，处理大量小文件速度远远小于处理同等大小的大文件的速度。每一个小文件要占用一个slot，而task启动将耗费大量时间甚至大部分时间都耗费在启动task和释放task上。

2. MapReduce上的小文件问题

Map任务（task）一般一次处理一个块大小的输入（input）（默认使用FileInputFormat）。如果文件非常小，并且拥有大量的这种小文件，那么每一个map task都仅仅处理非常小的input数据，因此会产生大量的map tasks，每一个map task都会额外增加bookkeeping开销（each of which imposes extra bookkeeping overhead）。一个1GB的文件，拆分成16个块大小文件（默认block size为64M），相对于拆分成10000个100KB的小文件，后者每一个小文件启动一个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bookkeeping开销：可以在一个JVM中允许task JVM重用，以支持在一个JVM中运行多个map task，以此来减少JVM的启动开销(通过设置mapred.job.reuse.jvm.num.tasks属性，默认为1，－1表示无限制)。（译者注：如果有大量小文件，每个小文件都要启动一个map task，则必相应的启动JVM，这提供的一个解决方案就是重用task 的JVM，以此减少JVM启动开销）；另 一种方法是使用MultiFileInputSplit，它可以使得一个map中能够处理多个split。

3. 为什么会产生大量的小文件

至少有两种场景下会产生大量的小文件：

（1）这些小文件都是一个大逻辑文件的一部分。由于HDFS在2.x版本开始支持对文件的append，所以在此之前保存无边界文件（例如，log文件）（译者注：持续产生的文件，例如日志每天都会生成）一种常用的方式就是将这些数据以块的形式写入HDFS中（a very common pattern for saving unbounded files (e.g. log files) is to write them in chunks into HDFS）。

（2）文件本身就是很小。设想一下，我们有一个很大的图片语料库，每一个图片都是一个独一的文件，并且没有一种很好的方法来将这些文件合并为一个大的文件。

4. 解决方案

这两种情况需要有不同的解决方 式。

4.1 第一种情况

对于第一种情况，文件是许多记录（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)，每隔一定时间生成一个大文件。或者，可以通过写一个程序来来合并这些小文件（可以看一下Nathan Marz关于Consolidator一种小工具的文章）。

4.2 第二种情况

对于第二种情况，就需要某种形式的容器通过某种方式来对这些文件进行分组。Hadoop提供了一些选择：

4.2.1 HAR File

Hadoop Archives （HAR files）是在0.18.0版本中引入到HDFS中的，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上构建一个分层文件系统来工作。HAR文件通过hadoop archive命令来创建，而这个命令实 际上是运行了一个MapReduce作业来将小文件打包成少量的HDFS文件（译者注：将小文件进行合并几个大文件）。对于client端来说，使用HAR文件没有任何的改变：所有的原始文件都可见以及可访问（只是使用har://URL，而不是hdfs://URL），但是在HDFS中中文件数却减少了。

读取HAR中的文件不如读取HDFS中的文件更有效，并且实际上可能较慢，因为每个HAR文件访问需要读取两个索引文件以及还要读取数据文件本身（如下图）。尽管HAR文件可以用作MapReduce的输入，但是没有特殊的魔法允许MapReduce直接操作HAR在HDFS块上的所有文件（although HAR files can be used as input to MapReduce, there is no special magic that allows maps to operate over all the files in the HAR co-resident on a HDFS block）。 可以考虑通过创建一种input format，充分利用HAR文件的局部性优势，但是目前还没有这种input format。需要注意的是：MultiFileInputSplit，即使在HADOOP-4565（https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-4565）的改进，但始终还是需要每个小文件的寻找。我们非常有兴趣看到这个与SequenceFile进行对比。 在目前看来，HARs可能最好仅用于存储文档（At the current time HARs are probably best used purely for archival purposes.）。

4.2.2 SequenceFile

通常对于"小文件问题"的回应会是：使用序列文件（SequenceFile）。这种方法的思路是，使用文件名（filename）作为key，并且文件内容（file contents）作为value，如下图。在实践中这种方式非常有效。我们回到10,000个100KB小文件问题上，你可以编写一个程序将它们放入一个单一的SequenceFile，然后你可以流式处理它们（直接处理或使用MapReduce）操作SequenceFile。这样同时会带来两个优势：（1）SequenceFiles是可拆分的，因此MapReduce可以将它们分成块并独立地对每个块进行操作；（2）它们同时支持压缩，不像HAR。 在大多数情况下，块压缩是最好的选择，因为它将压缩几个记录为一个块，而不是一个记录压缩一个块。（Block compression is the best option in most cases, since it compresses blocks of several records (rather than per record)）。

将现有数据转换为SequenceFile可能很慢。 但是，完全可以并行创建SequenceFile的集合。（It can be slow to convert existing data into Sequence Files. However, it is perfectly possible to create a collection of Sequence Files in parallel.）Stuart Sierra写了一篇关于将tar文件转换为SequenceFile的文章（https://stuartsierra.com/2008/04/24/a-million-little-files ），像这样的工具是非常有用的，我们应该多看看。展望未来，最好设计数据管道，将源数据直接写入SequenceFile（如果可能），而不是作为中间步骤写入小文件。

与HAR文件不同，没有办法列出SequenceFile中的所有键，所以不能读取整个文件。Map File，就像对键进行排序的SequenceFile，只维护了部分索引，所以他们也不能列出所有的键，如下图。

SequenceFile是以Java为中心的。 TFile（https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-4565 ）设计为跨平台，并且可以替代SequenceFile，不过现在还不可用。

4.2.3 HBase

如果你生产很多小文件，那么根据访问模式，不同类型的存储可能更合适（If you are producing lots of small files, then, depending on the access pattern, a different type of storage might be more appropriate）。HBase以Map Files（带索引的SequenceFile）方式存储数据，如果您需要随机访问来执行MapReduce式流式分析，这是一个不错的选择（ HBase stores data in MapFiles (indexed SequenceFiles), and is a good choice if you need to do MapReduce style streaming analyses with the occasional random look up）。如果延迟是一个问题，那么还有很多其他选择 - 参见Richard Jones对键值存储的调查（http://www.metabrew.com/article/anti-rdbms-a-list-of-distributed-key-value-stores/）。

原文：http://blog.cloudera.com/blog/2009/02/the-small-files-problem/