hadoop小文件的优化方式的具体操作方式demo

很多人都知道，在Hadoop中处理小文件是非常耗费资源的，因此，我们需要采取一些优化方式来处理小文件。以下是一些优化方式的具体操作方式demo：

合并小文件

合并小文件是处理小文件的最常见和有效的方式之一。我们可以使用Hadoop的SequenceFile将一堆小文件合并成一个大文件。以下是一个示例：

hadoop jar hadoop-streaming.jar \
-input input_dir \
-output output_dir \
-mapper cat \
-reducer org.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityReducer \
-inputformat SequenceFileInputFormat \
-outputformat SequenceFileOutputFormat

采用压缩方式

压缩可以帮助我们减少小文件的大小，从而减少处理小文件时的资源消耗。以下是一些示例压缩方式：

# 使用Gzip
hadoop jar hadoop-streaming.jar \
-input input_dir \
-output output_dir \
-mapper cat \
-reducer org.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityReducer \
-inputformat TextInputFormat \
-outputformat TextOutputFormat \
-D mapred.output.compress=true \
-D mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec

# 使用Snappy
hadoop jar hadoop-streaming.jar \
-input input_dir \
-output output_dir \
-mapper cat \
-reducer org.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityReducer \
-inputformat TextInputFormat \
-outputformat TextOutputFormat \
-D mapred.output.compress=true \
-D mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec

采用合适的输入格式

如果我们使用TextInputFormat来处理小文件，则每个小文件都将成为一个输入分片。因此，我们可以使用CombineTextInputFormat来将多个小文件组合成一个输入分片。以下是一个示例：

hadoop jar hadoop-streaming.jar \
-D mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize=256000000 \
-D mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=512000000 \
-input input_dir \
-output output_dir \
-mapper cat \
-reducer org.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityReducer \
-inputformat org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.CombineTextInputFormat \
-jobconf mapred.max.split.size=512000000

采用SequenceFileInputFormat

如果我们使用SequenceFileInputFormat来处理小文件，则可以将多个小文件合并成一个Sequence文件，从而减少小文件的数量。以下是一个示例：

hadoop jar hadoop-streaming.jar \
-input input_dir \
-output output_dir \
-mapper cat \
-reducer org.apache.hadoop.mapred.lib.IdentityReducer \
-inputformat org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.SequenceFileInputFormat \
-outputformat TextOutputFormat

采用多个输出

如果我们需要将小文件分成多个输出，则可以使用MultipleOutputs。以下是一个示例：

public class MyReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
  private MultipleOutputs<Text, Text> mos;
  
  public void setup(Context context) {
    mos = new MultipleOutputs<Text, Text>(context);
  }
  
  public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)
      throws IOException, InterruptedException {
    for (Text value : values) {
      mos.write(key, value, key.toString());
    }
  }
  
  public void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
    mos.close();
  }
}

hadoop jar hadoop-streaming.jar \
-input input_dir \
-output output_dir \
-mapper cat \
-reducer MyReducer \
-inputformat TextInputFormat \
-outputformat TextOutputFormat \
-D mapred.output.dirs=part1,part2,part3

以上是一些处理小文件的优化方式的具体操作方式demo，可以根据实际需求进行选择和调整。