HDFS小文件的合并优化

我们都知道，HDFS设计是用来存储海量数据的，特别适合存储TB、PB量级别的数据。但是随着时间的推移，HDFS上可能会存在大量的小文件，这里说的小文件指的是文件大小远远小于一个HDFS块（128MB）的大小；HDFS上存在大量的小文件至少会产生以下影响：

消耗NameNode大量的内存
延长MapReduce作业的总运行时间

本文将介绍如何在MapReduce作业层面上将大量的小文件合并，以此减少运行作业的Map Task的数量；关于如何在HDFS上合并这些小文件

Hadoop内置提供了一个 CombineFileInputFormat 类来专门处理小文件，其核心思想是：根据一定的规则，将HDFS上多个小文件合并到一个 InputSplit中，然后会启用一个Map来处理这里面的文件，以此减少MR整体作业的运行时间。 
CombineFileInputFormat类继承自FileInputFormat，主要重写了List getSplits(JobContext job)方法；这个方法会根据数据的分布，mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.node、mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.rack以及mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize 参数的设置来合并小文件，并生成List。其中mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize参数至关重要：

如果用户没有设置这个参数（默认就是没设置），那么同一个机架上的所有小文件将组成一个InputSplit，最终由一个Map Task来处理；
如果用户设置了这个参数，那么同一个节点（node）上的文件将会组成一个InputSplit。

同一个 InputSplit 包含了多个HDFS块文件，这些信息存储在 CombineFileSplit 类中，它主要包含以下信息： 
private Path[] paths; 
private long[] startoffset; 
private long[] lengths; 
private String[] locations; 
private long totLength;

从上面的定义可以看出，CombineFileSplit类包含了每个块文件的路径、起始偏移量、相对于原始偏移量的大小以及这个文件的存储节点，因为一个CombineFileSplit包含了多个小文件，所以需要使用数组来存储这些信息。

CombineFileInputFormat是抽象类，如果我们要使用它，需要实现createRecordReader方法，告诉MR程序如何读取组合的InputSplit。内置实现了两种用于解析组合InputSplit的类：org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.CombineTextInputFormat 和 org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.CombineSequenceFileInputFormat，我们可以把这两个类理解是 TextInputFormat 和 SequenceFileInputFormat。为了简便，这里主要来介绍CombineTextInputFormat。

在 CombineTextInputFormat 中创建了 org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.CombineFileRecordReader，具体如何解析CombineFileSplit中的文件主要在CombineFileRecordReader中实现。

CombineFileRecordReader类中其实封装了TextInputFormat的RecordReader，并对CombineFileSplit中的多个文件循环遍历并读取其中的内容，初始化每个文件的RecordReader主要在initNextRecordReader里面实现；每次初始化新文件的RecordReader都会设置mapreduce.map.input.file、mapreduce.map.input.length以及mapreduce.map.input.start参数，这样我们可以在Map程序里面获取到当前正在处理哪个文件。

现在我们就来看看如何使用CombineTextInputFormat类，如下：

package com.hqdps.hadoop.mr.merge;

import org.apache.commons.logging.Log; 
import org.apache.commons.logging.LogFactory; 
import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 
import org.apache.hadoop.conf.Configured; 
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus; 
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; 
import org.apache.hadoop.fs.Path; 
import org.apache.hadoop.io.LongWritable; 
import org.apache.hadoop.io.NullWritable; 
import org.apache.hadoop.io.Text; 
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; 
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; 
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.CombineTextInputFormat; 
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; 
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; 
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat; 
import org.apache.hadoop.util.Tool; 
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

import Java.io.IOException;

public class MergeSmallFile extends Configured implements Tool { 
private static final Log LOG = LogFactory.getLog(MergeSmallFile.class); 
private static final long ONE_MB = 1024 * 1024L;

static class TextFileMapper extends
        Mapper<LongWritable, Text, Text, NullWritable> {
    //
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        context.write(value, NullWritable.get());
    }
}

// 删除原来小文件
protected static void deleteSmallFiles(String deletepath)
        throws IOException, InterruptedException {
    Configuration conf = new Configuration();
    FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
    Path filePath = new Path(deletepath);

    try {
        FileStatus[] status = fs.listStatus(filePath);
        LOG.info("共有" + status.length + "个文件");
        for (FileStatus st : status) {
            LOG.info("开始删除：" + st.getPath().getName() + "文件");
            fs.delete(st.getPath(), false);
        }
        fs.delete(filePath, false);
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        LOG.error(e.getMessage());
    }
}
//修改路径
protected static void modifyPath(String src,String dst)
        throws IOException, InterruptedException {
    Configuration conf = new Configuration();
    FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
    Path srcPath = new Path(src);
    Path dstPath = new Path(dst);
    try {
        fs.rename(srcPath, dstPath);
        LOG.info("修改成"+dst+"路径,成功!!!");
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        LOG.error(e.getMessage());
    }
}

public static void main(String[] args) throws Exception {
    int exitCode = ToolRunner.run(new MergeSmallFile(), args);
    deleteSmallFiles(args[0]);
    modifyPath(args[1], args[0]);
    System.exit(exitCode);
}

@Override
public int run(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration(getConf());

    String inputDir = args[0];
    String outputDir = args[1];
    int maxSplitSize = Integer.valueOf(args[2]);
    LOG.info("inputDir--->>" + inputDir);
    LOG.info("outputDir--->>" + outputDir);
    LOG.info("maxSplitSize--->>" + maxSplitSize + "M");

    Job job = Job.getInstance(conf);
    FileInputFormat.setInputPaths(job, inputDir);
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(outputDir));
    job.setJarByClass(MergeSmallFile.class);

    // 设置最大输入分片大小，与运行的map、及生产的文件数密切相关
    CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, ONE_MB * maxSplitSize);
    job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class);
    job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
    job.setMapperClass(TextFileMapper.class);
    job.setNumReduceTasks(0);
    return job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1;
}

}

可以看到最终结果将三个文件里面的内容合并到一个文件中。注意体会mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize（CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize）参数的设置，大家可以不设置这个参数并且和设置这个参数运行情况对比，观察Map Task的个数变化。

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