大数据之hadoop小文件存档

hadoop小文件存档
1.HDFS存档小文件弊端
每个文件均按块存储，每个块的元数据存储在NameNode的内存中，因此HDFS存储小文件会非常低效。因为大量的小文件会耗尽NameNode中的大部分内存。但注意，存储小文件所需的磁盘容量和数据块的大小无关。例如，一个1M的文件设置为128M的块存储，实际使用的是1M的磁盘你空间。
2.解决存储小文件办法之一
HDFS存文档文件或HAR文件，是一个更高效的文件存档工具，它将文件存入HDFS块，在减少NameNode内存使用的同时，允许对文件进行透明的访问。具体说来，HDFS存档文件对内还是一个一个独立文件，对NameNode而言却是一个整体，减少了NameNode的内存
3．案例实操
（1）需要启动YARN进程

[linyouyi@hadoop01 hadoop-2.7.]$ sbin/start-yarn.sh

（2）归档文件
把/user/linyouyi/input目录里面的所有文件归档成一个叫input.har的归档文件，并把归档后文件存储到/user/linyouyi/output路径下。

[linyouyi@hadoop01 hadoop-2.7.]$ bin/hadoop archive -archiveName input.har –p /user/linyouyi/input /user/linyouyi/output

（3）查看归档

[linyouyi@hadoop01 hadoop-2.7.]$ hadoop fs -lsr /user/linyouyi/output/input.har
[linyouyi@hadoop01 hadoop-2.7.]$ hadoop fs -lsr har:///user/linyouyi/output/input.har

（4）解归档文件

[linyouyi@hadoop01 hadoop-2.7.]$ hadoop fs -cp har:///user/linyouyi/output/input.har/* /user/linyouyi