Hadoop是為處理大型文件所設(shè)計(jì)的，在小文件的處理上效率較低，然而在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中，需要Hadoop處理的數(shù)據(jù)往往存放在海量小文件中。因此，高效處理小文件對(duì)于提高Hadoop的性能至關(guān)重要。這里的小文件是指小于 HDFS中一個(gè)塊（Block）大小的文件。

Hadoop處理小文件有兩種方法：壓縮小文件和創(chuàng)建序列化文件。

一、壓縮小文件

Hadoop在存儲(chǔ)海量小文件時(shí)，需要頻繁訪問(wèn)各節(jié)點(diǎn)，非常耗費(fèi)資源。如果某個(gè)節(jié)點(diǎn)上存放1000萬(wàn)個(gè)600Byte大小的文件，那么該節(jié)點(diǎn)上至少需要提供4 GB的內(nèi)存。為了節(jié)省資源，海量小文件在存儲(chǔ)到HDFS之前，需要進(jìn)行壓縮。

1.Hadoop壓縮格式

Hadoop進(jìn)行文件壓縮的作用：減少存儲(chǔ)空間占用，降低網(wǎng)絡(luò)負(fù)載。這兩點(diǎn)對(duì)于Hadoop存儲(chǔ)和傳輸海量數(shù)據(jù)非常重要。

2.編解碼器

編解碼器（Codec）是指用于壓縮和解壓縮的設(shè)備或計(jì)算機(jī)程序。Hadoop中的編壓縮解碼器主要是通過(guò)Hadoop的一些類來(lái)實(shí)現(xiàn)的

二、創(chuàng)建序列文件

創(chuàng)建序列文件主要是指創(chuàng)建SequenceFile（順序文件）和MapFile（映射文件）。

1.SequenceFile

（1）SequenceFile簡(jiǎn)介。

SequenceFile是存儲(chǔ)二進(jìn)制鍵值（Key-Value）對(duì)的持久數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。通過(guò)SequenceFile可以將若干小文件合并成一個(gè)大的文件進(jìn)行序列化操作，實(shí)現(xiàn)文件的高效存儲(chǔ)和處理。

（2）SequenceFile的內(nèi)部結(jié)構(gòu)

SequenceFile由一個(gè)文件頭（Header）和隨后的一條或多條記錄（Record）組成（如圖所示）。Header的前三個(gè)字節(jié)SEQ（順序文件代碼），隨后的一個(gè)字節(jié)是SequenceFile的版本號(hào)。Header還包括Key類的名稱、Value類的名稱、壓縮細(xì)節(jié)、Metadata（元數(shù)據(jù)）、Sync Marker（同步標(biāo)識(shí)）等。Sync Marker的作用在于可以讀取SequenceFile任意位置的數(shù)據(jù)。

記錄有無(wú)壓縮、記錄壓縮、塊壓縮三種壓縮形式，默認(rèn)為無(wú)壓縮。

① 當(dāng)采用無(wú)壓縮（No Compress）時(shí)，每條記錄由記錄長(zhǎng)度、鍵長(zhǎng)度、鍵、值組成，將鍵與值序列化寫(xiě)入SequenceFile。

② 當(dāng)采用記錄壓縮（Record Compress）時(shí)，只壓縮值，不壓縮鍵，其他方面與無(wú)壓縮類似。

③ 塊壓縮（Block Compress）利用記錄間的相似性進(jìn)行壓縮，一次性壓縮多條記錄，比單條記錄的壓縮方法壓縮效率更高。

當(dāng)采用塊壓縮時(shí)，多條記錄被壓縮成默認(rèn)1MB的數(shù)據(jù)塊，每個(gè)數(shù)據(jù)塊之前插入同步標(biāo)識(shí)。數(shù)據(jù)塊由表示數(shù)據(jù)塊字節(jié)數(shù)的字段和壓縮字段組成，其中，壓縮字段包括鍵長(zhǎng)度、鍵、值長(zhǎng)度、值。