0 一些背景说说:
小文件: 是那些size比HDFS的block size(默认64M)小的多的文件
因为: 任何一个文件,目录和block,在HDFS中都会被表示为一个object存储在namenode的内存中,每一个object占用150 bytes的内存空间。
如果有10million个文件,每一个文件对应一个block,那么就将要消耗namenode 3G的内存来保存这些block的信息。文件在大的话,对内存要求会更多。
1 合并小文件方式:
a) 应用程序自己控制, 缺点是: 红墨水蓝墨水都混合在一起,以后无法区分
import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.net.URI; import java.util.List; import org.apache.commons.io.IOUtils; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; public class CopyOfApp1 { public static void main(String[] args) throws Exception { // 0 初始化filesystem客户端 final Configuration conf = new Configuration(); final FileSystem fileSystem = FileSystem.get(new URI("hdfs://chinadaas109:9000/"), conf); System.out.println(fileSystem); final Path path = new Path("/combinedfile"); final FSDataOutputStream create = fileSystem.create(path); // hdfs创建目标文件 final File dir = new File("C:\\Windows\\System32\\drivers\\etc"); // 将此文件夹下的内容写到hdfs path中 for(File fileName : dir.listFiles()) { System.out.println(fileName.getAbsolutePath()); final FileInputStream fileInputStream = new FileInputStream(fileName.getAbsolutePath()); final List<String> readLines = IOUtils.readLines(fileInputStream); for (String line : readLines) { create.write(line.getBytes()); } fileInputStream.close(); } create.close(); }
b) archive:
HAR文件是通过在HDFS上构建一个层次化的文件系统来工作。 一个HAR文件是通过hadoop的archive命令来创建,而这个命令实 际上也是运行了一个MapReduce任务来将小文件打包成HAR。 对于client端来说,使用HAR文件没有任何影响。所有的原始文件都 (using har://URL)。但在HDFS端它内部的文件数减少了。 过HAR来读取一个文件并不会比直接从HDFS中读取文件高效, 而且实际上可能还会稍微低效一点,因为对每一个HAR文件的访问都需要完成两层 index文件的读取和文件本身数据的读取。 并且尽管HAR文件可以被用来作为MapReduce job的input,但是并没有特殊的方法来使maps将HAR文件中打包的文件当作一个HDFS文件处理。 创建文件 hadoop archive -archiveName xxx.har -p /src /dest 查看内容 hadoop fs -lsr har:///dest/xxx.har
c) sequence file/map file
sequence file:
filename作为key,file contents作为value
比如10000个100KB的文件,可以写一个程序来将这些小文件写入到一个单独的 SequenceFile中。
可以在一个streaming fashion(directly or using mapreduce)中来使用这个sequenceFile。
并且,SequenceFiles也是splittable的,所以mapreduce 可以break them into chunks,并且分别的被独立的处理。
这种方式还支持压缩。
import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IOUtils; import org.apache.hadoop.io.SequenceFile; import org.apache.hadoop.io.SequenceFile.CompressionType; import org.apache.hadoop.io.SequenceFile.Reader; import org.apache.hadoop.io.SequenceFile.Writer; import org.apache.hadoop.io.Text; public class TestSequenceFile { /** * @param args * @throws IOException */ public static void main(String[] args) throws IOException { // // TODO Auto-generated method stub Configuration conf = new Configuration(); Path seqFile = new Path("/test/seqFile2.seq"); // Writer内部类用于文件的写操作,假设Key和Value都为Text类型 SequenceFile.Writer writer = SequenceFile.createWriter(conf, Writer.file(seqFile), Writer.keyClass(Text.class), Writer.valueClass(Text.class), Writer.compression(CompressionType.NONE)); // 通过writer向文档中写入记录 writer.append(new Text("key"), new Text("value")); IOUtils.closeStream(writer);// 关闭write流 // 通过reader从文档中读取记录 SequenceFile.Reader reader = new SequenceFile.Reader(conf, Reader.file(seqFile)); Text key = new Text(); Text value = new Text(); while (reader.next(key, value)) { System.out.println(key); System.out.println(value); } IOUtils.closeStream(reader);// 关闭read流 } }
两个格式的参考文档: http://blog.csdn.net/javaman_chen/article/details/7241087
关于 sequencefile textfile 源码写法上的区别和案例参考链接:
http://tangjj.blog.51cto.com/1848040/1535555/
d) combinefileinputformat