前提:
在實際專案中，輸入資料往往是由許多小檔案組成，這裡的小檔案是指小於hdfs系統block大小的檔案（預設128m）， 然而每乙個儲存在hdfs中的檔案、目錄和塊都對映為乙個物件，儲存在namenode伺服器記憶體中，通常占用150個位元組。
由於hadoop擅長儲存大檔案，因為大檔案的元資料資訊比較少，如果hadoop集群當中有大量的小檔案，那麼每個小檔案都需要維護乙份元資料資訊，會大大的增加集群管理元資料的記憶體壓力，所以在實際工作當中，如果有必要一定要將小檔案合併成大檔案進行一起處理。
hdfs dfs -getmerge /config/*.xml ./hello.xml
方法:
/**
* 將多個本地系統檔案 , 上傳到hdfs , 並且合併成乙個大的檔案
* @throws urisyntaxexception
* @throws ioexception
* @throws interruptedexception
*/@test
public
void
mergefile()
throws urisyntaxexception, ioexception, interruptedexception
ioutils.
closequietly
(outputstream)
; local.
close()
; fs.
close()
;}
HDFS合併小檔案
眾所周知，hdfs中過多的小檔案，會給namenode造成很大的壓力，所謂的小檔案，是指遠遠小於檔案塊大小的檔案。在使用hdfs的過程中，應盡量避免生成過多的小檔案。假設存放在本地的資料由很多個小檔案組成，需要上傳到hdfs。一般的做法是在本地使用指令碼 程式先把小檔案合併後再上傳。假設本地有兩個小...
HDFS的API操作 小檔案的合併
由於 hadoop 擅長儲存大檔案，因為大檔案的元資料資訊比較少，如果 hadoop 集群當中有大量的小檔案，那麼每個小檔案都需要維護乙份元資料資訊，會大大的增加集群管理元資料的記憶體壓力，所以在實際工作當中，如果有必要一定要將小檔案合併成大檔案進行一起處理 cd export servers hd...
小檔案處理 HDFS
1.儲存 hdfs可以儲存小檔案，但是這個過程中，每乙個小檔案在儲存的時候都會產生一條元資料，這也就意味著如果儲存大量的小檔案，就會產生大量的元資料，則意味著記憶體會被大量占用，此時就會導致hdfs的讀寫效率整體降低 2.計算 每乙個小檔案都會看做乙個切片來進行處理，每乙個切片都會對應乙個mapta...