小文件过多的影响

存储层面

每个文件均按块存储，每个块的元数据存储在NameNode的内存中，因此HDFS存储小文件会非常低效。因为大量的小文件会耗尽NameNode中的大部分内存。

计算层面

每个小文件都会对应启动一个MapTask，1个MapTask默认内存1G，造成资源浪费。

解决方法

1、采用har归档方式

HDFS存档文件或HAR文件，是一个更高效的文件存档工具，它将文件存入HDFS块，在减少NameNode内存使用的同时，允许对文件进行透明的访问。具体说来，HDFS存档文件对内还是一个一个独立文件，对NameNode而言却是一个整体，减少了NameNode的内存。

2、采用CombineTextInputFormat

CombineTextInputFormat用于将多个小文件在切片过程中生成的一个单独切片或者少量的切片

3、开启JVM重用

有小文件场景时开启JVM重用；如果没有产生小文件，不要开启JVM重用，因为会一直占用使用到的task卡槽，直到任务完成才释放。

JVM重用可以使得JVM实例在同一个job中重新使用N次，N的值可以在Hadoop的mapred-site.xml文件中进行配置。通常在10-20之间。

<property>
    <name>mapreduce.job.jvm.numtasks</name>
    <value>10</value>
    <description>How many tasks to run per jvm,if set to -1 ,there is  no limit</description>
</property>