Hadoop存储小文件有什么问题,希望有人能回答全面些
2个回答
展开全部
hadoop主要是hdfs和mapreduce两大框架,hdfs用来存储文件,mapreduce用来处理文件进行计算。1.首先,对于hdfs,dn负责存储文件,以及文件的副本,而nn负责存储文件的元数据,例如文件的块信息,以及位置信息等,这些数据会保存在nn的内存中,当存在很多的小文件时,每个小文件nn存储的元数据都是一样的,所以N个小文件会占用nn大量的内存,增大nn的负担。
2.而对于mapreduce来说,map的输入默认是一个输入文件对应一个map任务,所以如果不做特殊处理在使用mapreduce处理这些小文件时会一个小文件产生一个map。这样的话每个map只处理一个小文件,会造成很大的资源浪费,同时也会降低mapreduce的执行效率。
以上是我自己的理解,可能还有其他的原因。建议去网上自行搜索一些文章阅读。
2.而对于mapreduce来说,map的输入默认是一个输入文件对应一个map任务,所以如果不做特殊处理在使用mapreduce处理这些小文件时会一个小文件产生一个map。这样的话每个map只处理一个小文件,会造成很大的资源浪费,同时也会降低mapreduce的执行效率。
以上是我自己的理解,可能还有其他的原因。建议去网上自行搜索一些文章阅读。
追问
饿
推荐律师服务:
若未解决您的问题,请您详细描述您的问题,通过百度律临进行免费专业咨询