• hadoop深入研究:(五)——Archives


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    简介

    我们在hadoop深入研究:(一)——hdfs介绍里已讲过,hdfs并不擅长存储小文件,因为每个文件最少一个block,每个block的元数据都会在namenode节点占用内存,如果存在这样大量的小文件,它们会吃掉namenode节点的大量内存。
    hadoop Archives可以有效的处理以上问题,他可以把多个文件归档成为一个文件,归档成一个文件后还可以透明的访问每一个文件,并且可以做为mapreduce任务的输入。

    用法

    hadoop Archives可以使用archive工具创建,同上一篇讲的distcp一样,archive也是一个mapreduce任务。首先我们先来看下我的目录结构:
    [hadoop@namenode ~]$hadoop fs -lsr
    drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2013-06-20 12:37 /user/hadoop/har
    drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2013-05-23 11:35 /user/hadoop/input
    -rw-r--r--   2 hadoop supergroup     888190 2013-05-23 11:35 /user/hadoop/input/1901
    -rw-r--r--   2 hadoop supergroup     888978 2013-05-23 11:35 /user/hadoop/input/1902
    -rw-r--r--   2 hadoop supergroup        293 2013-06-02 17:44 /user/hadoop/news.txt
    我们通过archive工具才对该目录进行归档
    hadoop archive -archiveName input.har -p /user/hadoop/ input har
    archiveName指定archive的文件名,-p代表父目录,可以把多个目录文件放到archive里,我们来看下创建好的har文件。
    [hadoop@namenode ~]$hadoop fs -ls har
    Found 1 items
    drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2013-06-20 12:38 /user/hadoop/har/input.har
    [hadoop@namenode ~]$hadoop fs -ls har/input.har
    Found 4 items
    -rw-r--r--   2 hadoop supergroup          0 2013-06-20 12:38 /user/hadoop/har/input.har/_SUCCESS
    -rw-r--r--   5 hadoop supergroup        272 2013-06-20 12:38 /user/hadoop/har/input.har/_index
    -rw-r--r--   5 hadoop supergroup         23 2013-06-20 12:38 /user/hadoop/har/input.har/_masterindex
    -rw-r--r--   2 hadoop supergroup    1777168 2013-06-20 12:38 /user/hadoop/har/input.har/part-0
    
    这里可以看到har文件包括,两个索引文件,多个part文件,这里只显示一个。part文件是多个原文件的集合,根据index文件去找到原文件。
    如果用har uri去访问的话,这些文件就会隐藏起来,只显示原文件
    [hadoop@namenode ~]$hadoop fs -lsr har:///user/hadoop/har/input.har
    drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2013-05-23 11:35 /user/hadoop/har/input.har/input
    -rw-r--r--   2 hadoop supergroup     888978 2013-05-23 11:35 /user/hadoop/har/input.har/input/1902
    -rw-r--r--   2 hadoop supergroup     888190 2013-05-23 11:35 /user/hadoop/har/input.har/input/1901
    还可以象普通文件系统那样访问har下一级的文
    [hadoop@namenode ~]$hadoop fs -lsr har:///user/hadoop/har/input.har/input
    -rw-r--r--   2 hadoop supergroup     888978 2013-05-23 11:35 /user/hadoop/har/input.har/input/1902
    -rw-r--r--   2 hadoop supergroup     888190 2013-05-23 11:35 /user/hadoop/har/input.har/input/1901
    如果要远程访问的话可以使用以下命令
    [hadoop@namenode ~]$hadoop fs -lsr har://hdfs-namenode:9000/user/hadoop/har/input.har/input
    -rw-r--r--   2 hadoop supergroup     888978 2013-05-23 11:35 /user/hadoop/har/input.har/input/1902
    -rw-r--r--   2 hadoop supergroup     888190 2013-05-23 11:35 /user/hadoop/har/input.har/input/1901
    har开头说明时har文件系统,hdfs-域名:端口,har文件系统进行转换直到har文件末位,例子中会转换为hdfs://namenode:9000/user/hadoop/har/input.har,剩余的部分仍然用archive方式打开:input
    删除文件相对简单,但需要递归删除,否则报错
    [hadoop@namenode ~]$hadoop fs -rmr har/input.har
    Deleted hdfs://192.168.115.5:9000/user/hadoop/har/input.har

    限制

    archive文件有一些限制条件

    1.创建archive文件要消耗和原文件一样多的硬盘空间

    2.archive文件不支持压缩,尽管archive文件看起来象已经被压缩过了。

    3.archive文件一旦创建就无法改变,这就意味这你要改一些东西的话,你需要创新创建archive文件

    4.虽然解决了namenode的内存空间问题,但是在执行mapreduce时,会把多个小文件交给同一个mapreduce去split,这样明显是低效的

    解决namenode内存的问题可以参照之前的文章中的hdfs federation。

     

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/snake-hand/p/3149452.html
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