hdfs为啥不擅长存储大量的小文件

2019/2/25 星期一

hdfs为啥不擅长存储大量的小文件

hdfs的优点和缺点
优点：
1、可构建在廉价机器上
　　　　通过多副本提高可靠性，提供了容错和恢复机制
　　　　服务器节点的宕机是常态 必须理性对象
2、高容错性
数据自动保存多个副本，副本丢失后，自动恢复
　　　　HDFS的核心设计思想： 分散均匀存储 + 备份冗余存储
3、适合批处理
移动计算而非数据，数据位置暴露给计算框架
　　　　海量数据的计算 任务 最终是一定要被切分成很多的小任务进行
4、适合大数据处理
　　　　GB、TB、甚至 PB 级数据，百万规模以上的文件数量，10K+节点规模
5、流式文件访问
　　　　 一次性写入，多次读取，保证数据一致性
hdfs缺点
1、低延迟数据访问
　　　　比如毫秒级 低延迟与高吞吐率
2、小文件存取
　　　　占用 NameNode 大量内存 150b* 1000W = 15E,1.5G 寻道时间超过读取时间
3、并发写入、文件随机修改
　　　　一个文件只能有一个写者 仅支持 append

FastDFS与hadoop的区别
主要是定位和应用场合不一样。
hadoop的文件系统HDFS主要解决并行计算中分布式存储数据的问题。其单个数据文件通常很大，采用了分块（切分）存储的方式；
FastDFS主要用于大中网站，为文件上传和下载提供在线服务。所以在负载均衡、动态扩容等方面都支持得比较好，FastDFS不会对文件进行分快（切分）存储。

hdfs为什么不适合大量小文件的存储
namenode在内存中存储metadata。每个小文件都占150bytes.所以很多小文件的话， 内存就吃紧了。
不是不适合存小文件，而是不适合纯海量小文件。。。。 文件数不能太多。。。
管理每个文件需要占用master机器一定内存，管理文件过多，内存占用过多，会使集群运行变慢。
文件数过多 ，占用的内存也相应的多了，这样就会影响系统的处理速度，如果是少量的大容量文件，占用内存相应较低，处理速度就会更快
HDFS无法高效存储大量小文件，如何处理好小文件？ https://blog.csdn.net/zyd94857/article/details/79946773
hadoop SequenceFile详解：https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/78111289

（1）HDFS不适合大量小文件的存储，因namenode将文件系统的元数据存放在内存中，因此存储的文件数目受限于 namenode的内存大小。HDFS中每个文件、目录、数据块占用150Bytes。如果存放的文件数目过多的话会占用很大的内存
（2）HDFS适用于高吞吐量，而不适合低时间延迟的访问。如果同时存入大量的小文件会花费很长的时间
（3） 流式读取的方式，不适合多用户写入，以及任意位置写入。如果访问小文件，则必须从一个datanode跳转到另外一个datanode，这样大大降低了读取性能。

主要是定位和应用场合不一样。
hadoop的文件系统HDFS主要解决并行计算中分布式存储数据的问题。其单个数据文件通常很大，采用了分块（切分）存储的方式；
FastDFS主要用于大中网站，为文件上传和下载提供在线服务。所以在负载均衡、动态扩容等方面都支持得比较好，FastDFS不会对文件进行分快（切分）存储。

参考链接为：https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8535995.html
这是和HDFS系统底层设计实现有关系的，HDFS本身的设计就是用来解决海量大文件数据的存储.，他天生喜欢大数据的处理，大文件存储在HDFS中，会被切分成很多的小数据块，任何一个文件不管有多小，都是一个独立的数据块，而这些数据块的信息则是保存在元数据中的，在之前的博客HDFS基础里面介绍过在HDFS集群的namenode中会存储元数据的信息，这里再说一下，元数据的信息主要包括以下3部分：
　　1）抽象目录树
　　2）文件和数据块的映射关系，一个数据块的元数据大小大约是150byte
　　3）数据块的多个副本存储地

而元数据的存储在磁盘（1和2）和内存中（1、2和3），而服务器中的内存是有上限的，举个例子：

有100个1M的文件存储进入HDFS系统，那么数据块的个数就是100个，元数据的大小就是100*150byte，消耗了15000byte的内存，但是只存储了100M的数据。

有1个100M的文件存储进入HDFS系统，那么数据块的个数就是1个，元数据的大小就是150byte，消耗量150byte的内存，存储量100M的数据。

cdh官方的解释：为什么hdfs不适合存储大量的小文件 //很重要
文件和块

在HDFS中，数据和元数据是分离的。数据文件被拆分为块文件，这些块文件在群集中的DataNode上存储和复制。文件系统命名空间树和关联的元数据存储在NameNode上。
命名空间对象是指向DataNode上的块文件的文件inode和块。这些命名空间对象在NameNode的内存中存储为文件系统映像（fsimage），并且也在本地持久存在。元数据的更新将写入编辑日志。当NameNode启动时，或者采用检查点时，将应用编辑，清除日志，并创建新的fsimage。
重要说明：NameNode将整个命名空间映像保留在内存中。辅助NameNode在其自己的JVM上，在创建映像检查点时也是如此。

平均而言，每个文件占用1.5块存储空间。也就是说，平均文件被分成两个块文件 – 一个消耗整个分配的块大小，另一个消耗一半。在NameNode上，这个相同的平均文件需要三个命名空间对象 – 一个文件inode和两个块。
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磁盘空间与命名空间

CDH默认块大小（dfs.blocksize）设置为128 MB。 NameNode上的每个名称空间对象消耗大约150个字节。

在DataNodes上，数据文件是通过消耗的磁盘空间（实际数据长度）来衡量的，而不一定是整个块大小。例如，192 MB的文件占用192 MB的磁盘空间，而不是块大小的整数倍。使用128 MB的默认块大小，192 MB的文件被分成两个块文件，一个128 MB文件和一个64 MB文件。在NameNode上，命名空间对象由文件和块的数量来度量。相同的192 MB文件由三个命名空间对象（1个文件inode + 2个块）表示，并消耗大约450个字节的内存。

分割成较少块的大文件通常比生成许多块的小文件消耗更少的内存。一个128 MB的数据文件由NameNode上的两个名称空间对象（1个文件inode + 1个块）表示，并消耗大约300个字节的内存。相比之下，每个1 MB的128个文件由256个命名空间对象（128个文件inode + 128个块）表示，并消耗大约38,400个字节。然后，最佳分割大小是块大小的一些整数倍，用于存储器管理以及数据局部性优化。

默认情况下，Cloudera Manager为每百万个块（但不小于1 GB）分配1 GB的最大堆空间。实际需要多少内存取决于您的工作负载，尤其是每个命名空间中生成的文件，目录和块的数量。如果所有文件都以块大小分割，则可以为每百万个文件分配1 GB。但考虑到每个文件的历史平均值为1.5个块（2个块对象），对于每百万个块，更保守的估计是1 GB的内存。
重要说明：Cloudera建议每百万个块使用1 GB的NameNode堆空间来计算命名空间对象，必要的簿记数据结构和远程过程调用（RPC）工作负载。实际上，您的堆需求可能会低于此保守估计值。
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复制
默认块复制因子（dfs.replication）为3。复制影响磁盘空间但不影响内存消耗。复制会更改每个块所需的存储量，但不会更改块的数量。如果DataNode上的一个块文件（由NameNode上的一个块表示）被复制三次，则块文件的数量将增加三倍，但不会代表它们的块数。

关闭复制时，一个192 MB的文件占用192 MB的磁盘空间和大约450字节的内存。
//(计算方式为：128+64 也就是1个文件inode+2个块 大约消耗 450字节的内存)
如果你有一百万个这样的文件，或192 TB的数据，你需要192 TB的磁盘空间，而不考虑RPC工作负载，450 MB内存：（100万inode + 200万个块） 150个字节。启用默认复制后，您需要576 TB的磁盘空间：（192 TB 3）但内存使用率保持不变，450 MB。当您考虑簿记和RPC，并遵循每百万个块1 GB堆内存的建议时，对此方案更安全的估计是2 GB内存（有或没有复制）。

提示：
很多资料上说HDFS文件系统不适用于存储小文件。在我的经验中，我认为hdfs文件系统不是不能存小文件，而是不擅长存储大量的小文件。

参考链接：https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-13-x/topics/admin_nn_memory_config.html