由于hadoop擅长存储大文件，因为大文件的元数据信息比较少，如果hadoop集群当中有大量的小文件，那么每个小文件都需要维护一份元数据信息，会大大的增加集群管理元数据的内存压力，所以在实际工作当中，如果有必要一定要将小文件合并成大文件进行一起处理。 在我们的hdfs 的shell命令 ...

1 在Hadoop集群里测试的代码版本 ...

　　不多说，直接上代码。 代码版本1 ...

　　不多说，直接上代码。 Hadoop 自身提供了几种机制来解决相关的问题，包括HAR，SequeueFile和CombineFileInputFormat。 Hadoop 自身提供的几种小文件合并机制 Hadoop HAR ...

小文件合并是针对文件上传到HDFS之前 这些文件夹里面都是小文件 参考代码 最后一点，分清楚hadoop fs 和dfs的区别 FS涉及可以指向任何文件系统（如本地，HDFS等）的通用文件系统。因此，当您处理 ...

背景：hdfs上的文件最好和hdfs的块大小的N倍。如果文件太小，浪费namnode的元数据存储空间以及内存，如果文件分块不合理也会影响mapreduce中map的效率。 本例中将小文件的文件名作为key，其内容作为value生成SequenceFile 1、生成文件 查找文件 ...

存取的最小单位。 文件系统中1个块是由连续的8个扇区组成。 HDFS: 默认文件大小64M（或者是 ...

一、首先使用sparksql读取需要合并的数据。当然有两种情况， 　　一种是读取全部数据，即需要合并所有小文件。 　　第二种是合并部分数据，比如只查询某一天的数据，只合并某一个天分区下的小文件。 二、将读取到的数据写入临时文件中。此处需注意使用coalesce方法对文件进行合并 ...