我正在使用 Hadoop 示例程序 WordCount 来处理大量的小文件/网页(大约 2-3 kB)。由于这与 hadoop 文件的最佳文件大小相去甚远，因此该程序非常慢。我想这是因为设置和撕裂工作的成本远远高于工作本身。此类小文件还会导致文件名的 namespace 耗尽。
我读到在这种情况下我应该使用 HDFS 存档 (HAR)，但我不确定如何修改此程序 WordCount 以从该存档中读取。程序是否可以在不修改的情况下继续工作，或者需要进行一些修改？
即使我在存档中打包了很多文件，问题仍然存在，这是否会提高性能。我读到，即使我打包多个文件，一个存档中的这些文件也不会被一个映射器处理，而是被许多映射器处理，在我的情况下(我猜)这不会提高性能。
如果这个问题太简单，请理解我是 Hadoop 的新手，对它的经验很少。
最佳答案
使用 HDFS 不会改变您使 hadoop 处理大量小文件的情况。在这种情况下，最好的选择可能是将文件 cat 成一个(或几个大的)文件。
这将减少您拥有的映射器数量，从而减少需要处理的事物数量。
如果您在分布式系统上运行，使用 HDFS 可以提高性能。如果你只做伪分布式(一台机器)，那么 HDFS 不会提高性能。限制是机器。
当你在操作大量的小文件时，那将需要大量的映射器和缩减器。 setup/down 可以与文件本身的处理时间相媲美，造成很大的开销。 cat文件应减少映射器 hadoop 为作业运行的次数，这应会提高性能。
您可以从使用 HDFS 存储文件中看到的好处是在分布式模式下，使用多台机器。这些文件将以 block (默认 64MB)的形式跨机器存储，每台机器都能够处理驻留在机器上的数据 block 。这减少了网络带宽的使用，因此它不会成为处理中的瓶颈。
归档文件，如果 hadoop 要取消归档它们只会导致 hadoop 仍然有大量小文件。
希望这有助于您的理解。
关于java - 使用 Hadoop 处理大量小文件，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/5930955/
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