在真实环境中,处理日志的时候,会有很多小的碎文件,但是文件总量又是很大。普通的应用程序用来处理已经很麻烦了,或者说处理不了,这个时候需要对小文件进行一些特殊的处理——合并。

  在这通过编写java应用程序实现文件的合并并上传到HDFS。整体的处理思路是,从本地加载琐碎的小文件并写到HDFS中。

package study.smallfile.javaapp;

import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
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 AppDemo {
private static final String OUT_PATH = "hdfs://cluster1/smallfile/combined/app";
private static final String LOCAL_PATH = "/root/logs"; public void CombinedLocalFile() {
FSDataOutputStream out = null;
InputStreamReader reader = null;
try {
Configuration conf = new Configuration();
Path local = new Path(OUT_PATH);
out = FileSystem.get(conf).create(local); File dir = new File(LOCAL_PATH);
for (File file : dir.listFiles()) {
reader = new InputStreamReader(new FileInputStream(file),
"UTF-8");
List<String> readLines = IOUtils.readLines(reader);
for (String line : readLines) { out.write(line.getBytes());
out.write("\n".getBytes());
}
} System.out.println("合并成功");
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace(); } finally {
try {
if (out != null)
out.close();
if (reader != null)
reader.close();
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}
}

这个方法有个缺点:

  1、从代码实现可以看出,是对小文件先完全加载到内存中,然后进行单行处理,写入HDFS。如果某个小文件过大,会占用大量的内存,影响本机的其他应用正常运行。

  2、这种方法传到HDFS的时候,文件是未压缩的

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