hdfs小文件过多,会带来什么问题
发布网友
发布时间：2022-04-29 22:52
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热心网友
时间：2022-05-06 07:36
在正式介绍hdfs小文件存储方案之前，我们先介绍一下当前hdfs上文件存取的基本流程。
(1)
读文件流程
1）client端发送读文件请求给namenode，如果文件不存在，返回错误信息，否则，将该文件对应的block及其所在datanode位置发送给client
2）
client收到文件位置信息后，与不同datanode建立socket连接并行获取数据。
(2)
写文件流程
1）
client端发送写文件请求，namenode检查文件是否存在，如果已存在，直接返回错误信息，否则，发送给client一些可用namenode节点
2）
client将文件分块，并行存储到不同节点上datanode上，发送完成后，client同时发送信息给namenode和datanode
3）
namenode收到的client信息后，发送确信信息给datanode
4）
datanode同时收到namenode和datanode的确认信息后，提交写操作。
hdfs小文件过多,会带来什么问题
因为在hdfs 中，数据的元数据信息是保存在NameNode上的，hdfs本身的作用就是用来存储海量文件的，首先小文件过多的话，会增加NameNode 的压力，，因为NameNode是要接收集群中所有的DataNode的心跳信息，来确定元数据的信息变化的，另外，文件中可使用的block块的个数是有限制的，hadoop用来处理数据的话，...
hdfs为什么不适合处理大量的小文件
在HDFS中，namenode将文件系统中的元数据存储在内存中，因此，HDFS所能存储的文件数量会受到namenode内存的限制。一般来说，每个文件、目录、数据块的存储信息大约占150个字节，根据当前namenode的内存空间的配置，就可以计算出大约能容纳多少个文件了。有一种误解就是，之所以HDFS不适合大量小文件，是因为...
Hadoop HDFS处理大量的小文件
小文件是指文件大小明显小于HDFS上块（block）大小（默认64MB）的文件。如果存储小文件，必定会有大量这样的小文件，否则你也不会使用Hadoop（If you’re storing small files, then you probably have lots of them (otherwise you wouldn’t turn to Hadoop)），这样的文件给hadoop的扩展性和性能带来...
Hadoop存储小文件有什么问题,希望有人能回答全面些
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...
hdfs适合存储大量的小文件
HDFS适合存储大量的小文件是错误的。HDFS的全称是Hadoop Distributed File System，即Hadoop分布式文件系统。HDFS可将多台机器组合在一起进行数据存储，具有整体存储的能力。HDFS推荐存储大文件，并不适合存储小文件，因为每个文件需要记录对应的元数据，这些元数据是存放在内存中的，当小文件足够多时，内存会...
弱弱地问下:Hadoop为什么就不适合处理小文件
因为namenode在内存中存储hdfs中的文件信息。每个文件、目录或分区（block）需要大约150B，所以如果有很多小文件，那么namenode的内存将会承担很大压力。比如有100万个文件，每个文件一个block，那么这就需要300M内存。若文件数量达到十亿级，则没有足够大的内存来应付它了。
hdfs的rpc高是什么问题?
1.网络延迟：在分布式环境中，RPC需要通过网络进行通信，网络延迟可能导致RPC请求的响应时间增加。2.服务器负载：当HDFS集群中的某些服务器过载或资源不足时，可能会导致RPC请求的处理速度降低，从而影响整体性能。3.大量小文件：如果HDFS上存在大量小文件，每个小文件都需要进行RPC请求，这将增加RPC请求的...
hdfs详解之块、小文件和副本数
1、HDFS 适应场景: 大文件存储，小文件是致命的 2、如果小文件很多的，则有可能将NN(4G=42亿字节)撑爆。例如:1个小文件(阈值<=30M),那么NN节点维护的字节大约250字节。一亿个小文件则是250b * 1亿=250亿.将会把NN节点撑爆。如果一亿个小文件合并成100万个大文件:250b * 1百万=2亿字节...
hdfs的副本个数
HDFS能够处理GB、TP甚至BP级别的数据，能够处理百万规模以上的文件数量，可构建在廉价机器上。hdfs无法实现毫秒级别的数据存储和访问，hdfs提供高吞吐量但无法提供低延迟数据访问。 大量小文件会占用namenode大量的内存来存储元数据，且会导致寻址时间过长。hdfs的应用领域 互联网搜索引擎需要处理和存储海量的...
Hadoop有哪些优缺点?
1、支持超大文件：一般来说，HDFS存储的文件可以支持TB和PB级别的数据。2、检测和快速应对硬件故障：在集群环境中，硬件故障是常见性问题。因为有上千台服务器连在一起，故障率高，因此故障检测和自动恢复hdfs文件系统的一个设计目标。3、流式数据访问：HDFS的数据处理规模比较大，应用一次需要大量的数据...
