由於hadoop擅長存儲大文件，因為大文件的元數據信息比較少，如果hadoop集群當中有大量的小文件，那么每個小文件都需要維護一份元數據信息，會大大的增加集群管理元數據的內存壓力，所以在實際工作當中，如果有必要一定要將小文件合並成大文件進行一起處理。 在我們的hdfs 的shell命令 ...

小文件合並是針對文件上傳到HDFS之前 這些文件夾里面都是小文件 參考代碼 最后一點，分清楚hadoop fs 和dfs的區別 FS涉及可以指向任何文件系統（如本地，HDFS等）的通用文件系統。因此，當您處理 ...

存取的最小單位。 文件系統中1個塊是由連續的8個扇區組成。 HDFS: 默認文件大小64M（或者是 ...

1. 小文件的產生原因 定義: 當一個文件的大小小於 HDFS 的塊大小（默認128MB）就認定為小文件，否則就是大文件 批處理,離線計算, 會有小文件的產生; 數據處理時,把數據源搬遷到 HDFS,如果數據源本身就是有很多小文件; MapReduce作業 ...

小文件是如何產生的： 動態分區插入數據的時候，會產生大量的小文件，從而導致map數量的暴增 數據源本身就包含有大量的小文件 reduce個數越多，生成的小文件也越多 小文件的危害： 從HIVE角度來看的話呢，小文件 ...

這是和HDFS系統底層設計實現有關系的，HDFS本身的設計就是用來解決海量大文件數據的存儲.，他天生喜歡大數據的處理，大文件存儲在HDFS中，會被切分成很多的小數據塊，任何一個文件不管有多小，都是一個獨立的數據塊，而這些數據塊的信息則是保存在元數據中的，在之前的博客HDFS基礎里面介紹 ...

一、首先使用sparksql讀取需要合並的數據。當然有兩種情況， 　　一種是讀取全部數據，即需要合並所有小文件。 　　第二種是合並部分數據，比如只查詢某一天的數據，只合並某一個天分區下的小文件。 二、將讀取到的數據寫入臨時文件中。此處需注意使用coalesce方法對文件進行合並 ...

1、概述 小文件是指文件size小於HDFS上block大小的文件。這樣的文件會給Hadoop的擴展性和性能帶來嚴重問題。首先，在HDFS中，任何block，文件或者目錄在內存中均以對象的形式存儲，每個對象約占150byte，如果有1000 0000個小文件，每個文件占用一個block ...