hadoop小文件处理方式

在Hadoop中处理大量小文件时，会遇到以下问题：
1. 文件数量多，管理不便。
2. 小文件占用磁盘空间大，导致磁盘利用率低。
3. 处理小文件时，需要启动多个Map任务，导致任务调度开销大，处理效率低下。

以下是处理小文件的几种方式：

1. 合并小文件

可以使用Hadoop提供的SequenceFile格式将多个小文件合并成一个大文件。这样可以减少文件数量，提高Hadoop系统的效率。

2. 合并小文件后进行压缩

可以将多个小文件合并后，使用压缩算法进行压缩，减少磁盘空间的占用。

3. 处理小文件时使用CombineInputFormat

可以使用CombineInputFormat，将多个小文件合并成一个Split，这样就可以减少Map任务的启动次数，提高处理效率。

4. 使用MapReduce处理小文件时使用Combiner

可以使用Combiner，在Map阶段的输出结果进行局部聚合，减少数据传输量，提高MapReduce的处理效率。

5. 使用Hadoop Archive（HAR）文件格式

Hadoop Archive是一种类似于zip格式的文件格式，支持多级目录，可以将多个小文件归档到一个HAR文件中，减少磁盘空间的占用。