HDFS小文件治理总结，你学会了吗？-51CTO.COM

随着大数据时代的到来，数据量不断增长，HDFS也成为了数据存储和处理的重要组成部分。然而，由于HDFS的设计原理和文件存储方式，HDFS系统中存在大量的小文件，这些小文件会导致HDFS的性能下降，增加管理和维护的难度，严重影响数据处理效率和数据质量。因此，HDFS小文件的治理变得越来越重要。

一、HDFS小文件的问题影响

HDFS小文件通常指文件大小小于HDFS块（Block）大小（默认为128MB）的文件。在HDFS系统中，小文件会带来以下问题：

1.占用过多的存储空间：由于HDFS文件系统的特点，每个文件都会占用一个独立的Block，因此大量的小文件会导致内存空间的浪费，增加HDFS系统的内存开销；

2.影响数据处理效率：HDFS是为大量的数据处理而设计的，而小文件会导致数据处理效率下降，增加数据处理时间和开销；

3.增加管理和维护难度：当HDFS系统中存在大量的小文件时，管理和维护变得更加困难，需要耗费更多的精力和时间来维护系统。

二、HDFS小文件的治理方法

针对HDFS小文件的问题，有以下几种治理方法：

1.合并小文件：将多个小文件合并为一个大文件，减少文件数量。这种方法需要注意文件的内容和格式，以免合并后的文件无法使用或者存在数据丢失等问题；

2.压缩文件：将多个小文件压缩为一个压缩包，减少存储空间。这种方法可以使用Hadoop自带的压缩工具，如gzip、bzip2等；

3.删除无用文件：删除不再需要的小文件，释放存储空间；

4.设置文件过期时间：对于不再需要的文件，可以设置其过期时间，自动删除过期文件；

5.使用SequenceFile：使用Hadoop自带的SequenceFile格式存储小文件，将多个小文件合并到一个SequenceFile中，以减少文件数量，提高处理效率。

3、HDFS小文件治理的实践案例

以下是一些HDFS小文件治理的实践案例：

1.合并小文件：对于日志文件等大量的小文件，可以使用Hadoop自带的合并工具将多个小文件合并为一个大文件。下面是通过hive的重写方式合并小文件，核心参数如下；

set hive.input.format = org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;
set hive.merge.mapfiles = true;
set hive.merge.mapredfiles = true;
set hive.merge.smallfiles.avgsize=256000000;
set hive.merge.size.per.task=12800000;
set mapred.max.split.size=256000000;
set mapred.min.split.size=64000000;
set mapred.min.split.size.per.node=64000000;
set mapred.min.split.size.per.rack=64000000;1.
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2.压缩文件：对于大量的小文件，可以使用压缩工具将多个小文件压缩为一个压缩包，以减少存储空间。例如，使用gzip或bzip2压缩工具压缩文件，在HDFS上存储压缩文件，以减少存储空间和文件数量；

3.删除无用文件：对于不再需要的小文件，可以使用Hadoop自带的命令hadoop fs -rm命令删除文件，或者使用定时任务脚本定期删除过期文件；

4.设置文件过期时间：使用hadoop fs -touchz命令设置文件的过期时间，当文件过期后，自动删除文件。例如，使用hadoop fs -touchz命令设置文件的过期时间为30天，当文件超过30天未被访问时，自动删除文件；

5.使用SequenceFile：对于大量的小文件，可以使用SequenceFile格式存储文件，将多个小文件合并成一个SequenceFile文件。例如，使用Hadoop自带的SequenceFile.Writer类将多个小文件写入SequenceFile文件中，以减少存储空间和文件数量。

4、HDFS小文件监控

HDFS的fsimage是HDFS文件系统的一个重要组成部分，记录了HDFS文件系统的元数据信息，包括文件、目录、权限、块等信息。通过监控HDFS的fsimage，可以了解HDFS文件系统的整体情况，包括文件数量、文件大小、文件类型等信息，进而实现对HDFS小文件的监控和治理。

具体来说，可以通过以下步骤对HDFS小文件进行监控：

1.获取HDFS的fsimage：使用Hadoop自带的命令hdfs oiv -p XML -i fsimage命令获取HDFS的fsimage文件。该命令会将HDFS的fsimage文件以XML格式输出，包括HDFS中所有文件和目录的元数据信息；

2.解析fsimage文件：使用Python等脚本语言解析获取到的fsimage文件，提取其中的文件、目录、块等信息。可以使用Python的ElementTree模块等工具对XML文件进行解析，提取需要的信息；

3.统计文件数量和文件大小：根据解析后的文件信息，统计HDFS中小文件的数量和大小。通常可以根据文件大小和文件数量的阈值来定义小文件，例如文件大小小于128MB或文件数量小于1000个等；

4.可视化展示：使用可视化工具，如Grafana、Kibana等将统计结果进行可视化展示，以便于对HDFS小文件的监控和管理。

5、HDFS小文件监控案例

下面是解析HDFS的fsimage文件，导入hive表进行分析得到最终结果表导入clickhouse通过grafana进行数据展示；

解析fsimage文件为txt文件：

hdfs oiv -i  fsimage_0000000192578352133 -o /data2/data/fsimage/$day/fsimage.txt -p Delimited -t /data2/data/fsimage/$day/tmp1.

fsimage文件重要的字段释义：

INODE_ID：文件或目录的唯一标识符；
NAME：文件或目录的名称；
PARENT_ID：父目录的INODE_ID；
MODIFICATION_TIME：最后修改时间；
ACCESS_TIME：最后访问时间；
BLOCK_IDS：文件的数据块ID列表；
BLOCK_SIZE：数据块大小；
NUM_BLOCKS：数据块数量；
PERMISSIONS：文件或目录的权限信息；
USER_NAME：文件或目录所属用户；
GROUP_NAME：文件或目录所属用户组；
SYMLINK：如果是符号链接，则包含符号链接的目标路径；
UNDER_CONSTRUCTION：如果文件正在写入中，则为true；
UNDER_RECOVERY：如果文件正在恢复中，则为true；
FILE_LENGTH：文件长度；
NS_QUOTA：命名空间配额；
DS_QUOTA：磁盘配额；
STORAGE_POLICY：存储策略。1.
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下面是基于解析后的文件映射到hive表最终处理后的数据表和最终数据样例：

CREATE TABLE `tmp_fsimage_info_log_clean`(
  `path` string, 
  `replication` int, 
  `db` string, 
  `table_name` string, 
  `parttition_nm1` string, 
  `parttition_nm2` string, 
  `parttition_nm3` string, 
  `file_name` string, 
  `modificationtime` string, 
  `accesstime` string, 
  `preferredblocksize_mb` decimal(20,5), 
  `blockscount` int, 
  `filesize_mb` decimal(20,5), 
  `filesize_gb` decimal(20,5), 
  `username` string, 
  `groupname` string)
PARTITIONED BY ( 
  `stat_day` string COMMENT '分区时间:yyyy-mm-dd')
ROW FORMAT SERDE 
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcSerde' 
STORED AS INPUTFORMAT 
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcInputFormat' 
OUTPUTFORMAT 
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcOutputFormat'1.
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同步hive数据到CK的工具使用的是seatunnel，下面贴一份相关的配置文件：

env {
  spark.app.name = "hive_to_clickhouse"
  spark.executor.instances = 10
  spark.executor.cores = 4
  spark.executor.memory = "12g"
}


source {
  file {
    path = "hdfs://ds01:8020/user/hive/warehouse/paas_test.db/db_table_file_all/stat_day="${day}""   
    result_table_name = "db_table_file_all"
    format = "orc"
  }
}


transform {
 sql {
    sql = "SELECT  '"${dayStr}"' as stat_day, _col0 as db, _col1 as table_name,_col2 as sum_filesize,_col3 as count_filesize,_col4 as count_filesize_less_10,_col5 as count_filesize_less_50,_col6 as count_filesize_less_150,_col7 as count_filesize_less_250,_col8 as count_filesize_less_300,_col9 as count_filesize_less_10_diff,_col10 as count_filesize_less_50_diff,_col11  as count_filesize_less_150_diff,_col12 as count_filesize_less_250_diff,_col13 as count_filesize_less_300_diff,_col14 as table_storage_increase,_col15 as count_filesize_diff,_col16 as latest_accesstime  from db_table_file_all"
 }
}




sink {
  clickhouse {
    host = "ds03:8123"
    clickhouse.socket_timeout = 50000
    database = "fsimage_info"
    table = "db_table_file_all"
    fields = ["db","table_name","sum_filesize","count_filesize","count_filesize_less_10","count_filesize_less_50","count_filesize_less_150","count_filesize_less_250","count_filesize_less_300","count_filesize_less_10_diff","count_filesize_less_50_diff","count_filesize_less_150_diff","count_filesize_less_250_diff","count_filesize_less_300_diff","table_storage_increase","count_filesize_diff","latest_accesstime","stat_day"]
    username = ""
    password = ""
  }


}1.
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最终展示在grafana中效果：

本文转载自微信公众号「涤生大数据」，作者「涤生-强哥」，可以通过以下二维码关注。转载本文请联系「涤生大数据」公众号。