作者：张子良
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一、概述
首先明确概念，这里的小文件是指小于HDFS系统Block大小的文件（默认64M），如果使用HDFS存储大量的小文件，将会是一场灾难，这取决于HDFS的实现机制和框架结构，每一个存储在HDFS中的文件、目录和块映射为一个对象存储在NameNode服务器内存中，通常占用150个字节。如果有1千万个文件，就需要消耗大约3G的内存空间。如果是10亿个文件呢，简直不可想象。这里需要特别说明的是，每一个小于Block大小的文件，存储是实际占用的存储空间仍然是实际的文件大小，而不是整个block大小。
为解决小文件的存储Hadoop自身提供了两种机制来解决相关的问题，包括HAR和SequeueFile，这两种方式在某些方面解决了本层面的问题，单仍然存在着各自的不足。下文讲详细说明。
二、Hadoop HAR
Hadoop Archives (HAR files) ，这个特性从Hadoop 0.18.0版本就已经引入了，他可以将众多小文件打包成一个大文件进行存储，并且打包后原来的文件仍然可以通过Map-reduce进行操作，打包后的文件由索引和存储两大部分组成，索引部分记录了原有的目录结构和文件状态。其原理如下图所示：![]()
缺点：
- HAR 方式虽然能够实现NameNode内存空间的优化，但是他是一个人工干预的过程，同时他既不能够支持自动删除原小文件，也不支持追加操作，当有新文件进来以后，需要重新打包。
- HAR files一旦创建就不能修改，要做增加和修改文件必须重新打包。事实上，这对那些写后便不能改的文件来说不是问题，因为它们可以定期成批归档，比如每日或每周。
- HAR files目前还不支持文档压缩。
三、SequeuesFile
Sequence file由一系列的二进制key/value组成，如果key为小文件名，value为文件内容，则可以将大批小文件合并成一个大文件。Hadoop-0.21.0版本开始中提供了SequenceFile，包括Writer，Reader和SequenceFileSorter类进行写，读和排序操作。该方案对于小文件的存取都比较自由，不限制用户和文件的多少，支持Append追加写入，支持三级文档压缩（不压缩、文件级、块级别）。其存储结构如下图所示：
![]()
示例代码如下所示：
private static void writeTest(FileSystem fs, int count, int seed, Path file,
CompressionType compressionType, CompressionCodec codec)
throws IOException {
fs.delete(file, true);
LOG.info("creating " + count + " records with " + compressionType +
" compression");
//指明压缩方式
SequenceFile.Writer writer =
SequenceFile.createWriter(fs, conf, file,
RandomDatum.class, RandomDatum.class, compressionType, codec);
RandomDatum.Generator generator = new RandomDatum.Generator(seed);
for (int i = 0; i < count; i++) {
generator.next();
//keyh
RandomDatum key = generator.getKey();
//value
RandomDatum value = generator.getValue();
//追加写入
writer.append(key, value);
}
writer.close();
}
缺点：
目前为止只发现其Java版本API支持，未在其他开发接口中发现相关版本的实现，尤其是LibHDFS和thrift接口中，可能真是C++阵营狂热支持者的一个悲剧。
四、Hbase
如果你需要处理大量的小文件，并且依赖于特定的访问模式，可以采用其他的方式，比如Hbase。Hbase以MapFiles存储文件，并支持Map/Reduce格式流数据分析。对于大量小文件的处理，也不失为一种好的选择。
