1.預設情況下，textinputformat對任務的切片機制是按檔案規劃切片，不管檔案多小，都會是乙個單獨的切片，都會交給maptaskz這樣，如果有大量小檔案，就會產生大量的maptask，處理效率及其低下
2.優化方法：
最好的辦法：在資料處理系統的最前端（預處理/採集），就將小檔案合併成大檔案，再上傳到hdfs做後續分析
補救措施：如果已經是大量小檔案存在hdfs中了，可以使用另一種iinputformat切片（combinefileinputformat）,它的切片邏輯跟fileinputformat不同，它可以將多個小檔案從邏輯上規劃到乙個切片中，這樣，多個小檔案就可以交給乙個maptask
mapreduce關於大量小檔案的優化策略
在分布式的架構中，分布式檔案系統hdfs，和分布式運算程式程式設計框架mapreduce。hdfs 不怕大檔案，怕很多小檔案 mapreduce 怕資料傾斜 那麼mapreduce是如果解決多個小檔案的問題呢？mapreduce關於大量小檔案的優化策略 1 預設情況下，textinputformat...
快速刪除大量小檔案
由於bash會展開例如 rm aa 這樣的命令 如果後面的檔案太多就會報引數太長,所以有時候刪除大量小檔案就不適合用rm了 可以使用find先查詢在刪除 就不會出現上面那種報錯問題,可是還有乙個問題檔案太多的話 exec rm 完全沒有效率,一兩個小時估計也就只能刪除幾十萬的檔案 對於需要刪除百萬為...
MapReduce 小檔案切片優化問題
預設情況下，textinputformat對任務的切片機智是按檔案規劃切片，不管檔案多小，都會是乙個單獨的切片，都是交給乙個maptask，如果有多個小檔案，就會產生大量的maptask，處理效率底下。解決辦法 1.從源頭上解決，將檔案合併後再上傳到hdfs處理。2.如果小檔案已經在hdfs中，可以...