MapReduce如何合并小文件？探索高效合并策略！

mapreduce合并文件可以通过使用hadoop的getmerge命令或者编写自定义的 mapreduce程序来实现。

在大数据处理中，MapReduce 是一个强大的工具，但当面对大量小文件时，其效率会受到显著影响，为了提高处理效率和减少资源消耗，合并小文件是一个常见且必要的步骤。

一、小文件合并的必要性与方法

1、必要性：HDFS 作为 Hadoop 的分布式文件系统，默认将每个文件存储为一个独立的数据块（默认大小为 128MB），这意味着，如果有大量的小文件（例如每个文件小于 128MB），每个文件都会占用一个数据块，导致 NameNode 的元数据压力增大，从而影响整个集群的性能，大量的小文件会导致 MapReduce 作业生成过多的 map 任务，增加任务调度和管理的开销，合并小文件是优化 HDFS 性能和 MapReduce 作业效率的重要手段。

2、方法

数据采集阶段合并：在数据采集的时候，客户端就将小文件或小批数据合成大文件再上传 HDFS，这种方法可以从根本上减少小文件的数量，提高后续数据处理的效率。

HDFS 上使用 MapReduce 程序合并：在业务处理之前，在 HDFS 上使用 MapReduce 程序对小文件进行合并，这种方法适用于已经存在于 HDFS 上的小文件，可以通过自定义 InputFormat 和 RecordReader 来实现。

MapReduce 处理时合并：在 MapReduce 处理时，可采 用 CombineTextInputFormat 提高效率，这种方法通过在 map 端进行数据聚合，减少 reduce 阶段的输入数据量，从而提高整体处理效率。

二、自定义 InputFormat 合并小文件

自定义 InputFormat 是合并小文件的一种有效方法，通过实现 FileInputFormat 和 RecordReader，可以实现对小文件的完整读取和封装，然后在输出时使用 SequenceFileOutputFormat 将多个小文件合并成一个大文件。

1、自定义 WholeFileInputFormat

isSplitable 方法：重写 isSplitable 方法，设置小文件不进行切片，这样可以确保每个小文件作为一个整体被读取。

createRecordReader 方法：重写 createRecordReader 方法，返回自定义的 WholeFileRecordReader。

2、自定义 WholeFileRecordReader

initialize 方法：初始化方法，设置文件切片和配置信息。

nextKeyValue 方法：核心逻辑，读取文件内容并封装到 BytesWritable 中。

getCurrentKey 方法：返回当前键，通常为空或文件名。

getCurrentValue 方法：返回当前值，即文件内容。

getProgress 方法：返回进度，通常为 0 或 1。

close 方法：关闭文件流。

三、代码实现

以下是一个简单的示例代码，展示了如何实现自定义的 WholeFileInputFormat 和 WholeFileRecordReader：

import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.BytesWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext;
import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader;
import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import java.io.IOException;
public class WholeFileInputFormat extends FileInputFormat<NullWritable, BytesWritable>{
    @Override
    protected boolean isSplitable(JobContext context, Path filename) {
        return false;
    }
    @Override
    public RecordReader<NullWritable, BytesWritable> createRecordReader(InputSplit inputSplit, TaskAttemptContext taskAttemptContext) throws IOException, InterruptedException {
        WholeFileRecordReader reader = new WholeFileRecordReader();
        reader.initialize(inputSplit, taskAttemptContext);
        return reader;
    }
}
class WholeFileRecordReader extends RecordReader<NullWritable, BytesWritable>{
    private FileSplit fileSplit;
    private Configuration configuration;
    private BytesWritable bytesWritable = new BytesWritable();
    private boolean nextKeyValue = false;
    @Override
    public void initialize(InputSplit split, TaskAttemptContext context) throws IOException, InterruptedException {
        this.fileSplit = (FileSplit)split;
        this.configuration = context.getConfiguration();
    }
    @Override
    public boolean nextKeyValue() throws IOException, InterruptedException {
        if (!nextKeyValue) {
            byte[] contents = new byte[(int)fileSplit.getLength()];
            FileSystem fs = fileSplit.getPath().getFileSystem(configuration);
            FSDataInputStream fis = fs.open(fileSplit.getPath());
            IOUtils.readFully(fis, contents, 0, contents.length);
            bytesWritable.set(contents, 0, contents.length);
            nextKeyValue = true;
            return true;
        }
        return false;
    }
    @Override
    public NullWritable getCurrentKey() throws IOException, InterruptedException {
        return NullWritable.get();
    }
    @Override
    public BytesWritable getCurrentValue() throws IOException, InterruptedException {
        return bytesWritable;
    }
    @Override
    public float getProgress() throws IOException, InterruptedException {
        return nextKeyValue ? 1 : 0;
    }
    @Override
    public void close() throws IOException {
    }
}

四、Hive 小文件合并策略

Hive 在处理大量小文件时，也会面临与 MapReduce 类似的问题，Hive 提供了一些参数来控制小文件的合并策略，以提高查询性能和减少 NameNode 的压力。

1、hive.mergejob.maponly：默认为 true，hadoop 版本支持 CombineFileInputFormat，则启动 Maponly job for merge，否则启动 MapReduce merge job，map 端 combine file 是比较高效的做法。

2、hive.merge.mapfiles：默认为 true，正常的 maponly job 后，是否启动 merge job 来合并 map 端输出的结果。

3、hive.merge.mapredfiles：默认为 false，正常的 mapreduce job 后，是否启动 merge job 来合并 reduce 端输出的结果，建议开启。

4、hive.merge.smallfiles.avgsize：默认为 16MB，如果不是 partitioned table，输出 table 文件的平均大小小于这个值，启动 merge job，如果是 partitioned table，则分别计算每个 partition 下文件平均大小，只 merge 平均大小小于这个值的 partition，这个值只有当 hive.merge.mapfiles 或 hive.merge.mapredfiles 设定为 true 时，才有效。

5、hive.exec.reducers.bytes.per.reducer：默认为 1G，如果用户不主动设置 mapred.reduce.tasks 数，则会根据 input directory 计算出所有读入文件的 input summary size，然后除以这个值算出 reduce number。

6、hive.merge.size.per.task：默认为 256MB，merge job 后每个文件的目标大小（targetSize），用之前 job 输出文件的 total size 除以这个值，就可以决定 merge job 的 reduce 数目，merge job 的 map 端相当于 identity map，shuffle 到 reduce，每个 reduce dump 一个文件，通过这种方式控制文件的数量和大小。

7、mapred.max.split.size：默认为 256MB，一个 split 最大的大小。

8、mapred.min.split.size.per.node：默认为 1 byte，一个节点上（datanode）split 至少的大小。

9、mapred.min.split.size.per.rack：默认为 1 byte，同一个交换机（rack locality）下 split 至少的大小，通过这三个数的调节，组成了一串 CombineFileSplit 用户可以通过增大 mapred.max.split.size 的值来减少 Map Task 数量。

MapReduce 合并小文件是一项重要的优化措施，可以有效提高数据处理效率和集群性能，通过合理选择合并方法和策略，可以显著减少 NameNode 的元数据压力，降低 MapReduce 作业的资源消耗，提高整体数据处理速度。