由 dawei 小文件指的是那些size比HDFS的block size(默认64M)小的多的文件。如果在HDFS中存储小文件，那么在HDFS中肯定会含有许许多多这样的小文件(不然就不会用Hadoop了)。而HDFS的问题在于无法很有效的处理大量小文件。
任何一个文件，目录和block，在HDFS中都会被表示为一个object存储在namenode的内存中，没一个object占用150 bytes的内存空间。所以，如果有10million个文件，没一个文件对应一个block，那么就将要消耗namenode 3G的内存来保存这些block的信息。如果规模再大一些，那么将会超出现阶段计算机硬件所能满足的极限。
不仅如此，HDFS并不是为了有效的处理大量小文件而存在的。它主要是为了流式的访问大文件而设计的。对小文件的读取通常会造成大量从datanode到datanode的seeks和hopping来retrieve文件，而这样是非常的低效的一种访问方式。
大量小文件在mapreduce中的问题
Map tasks通常是每次处理一个block的input(默认使用FileInputFormat)。如果文件非常的小，并且拥有大量的这种小文件，那么每 一个map task都仅仅处理了非常小的input数据，并且会产生大量的map tasks，每一个map task都会消耗一定量的bookkeeping的资源。比较一个1GB的文件，默认block size为64M，和1Gb的文件，没一个文件100KB，那么后者没一个小文件使用一个map task，那么job的时间将会十倍甚至百倍慢于前者。
Hadoop中有一些特性可以用来减轻这种问题：可以在一个JVM中允许task reuse，以支持在一个JVM中运行多个map task，以此来减少一些JVM的启动消耗(通过设置mapred.job.reuse.jvm.num.tasks属性，默认为1，－1为无限制)。另 一种方法为使用MultiFileInputSplit，它可以使得一个map中能够处理多个split。
为什么会产生大量的小文件？
至少有两种情况下会产生大量的小文件
1.这些小文件都是一个大的逻辑文件的pieces。由于HDFS仅仅在不久前才刚刚支持对文件的append，因此以前用来向unbounde files(例如log文件)添加内容的方式都是通过将这些数据用许多chunks的方式写入HDFS中。
2.文件本身就是很小。例如许许多多的小图片文件。每一个图片都是一个独立的文件。并且没有一种很有效的方法来将这些文件合并为一个大的文件
这两种情况需要有不同的解决方式。对于第一种情况，文件是由许许多多的records组成的，那么可以通过件邪行的调用HDFS的sync()方法 (和append方法结合使用)来解决。或者，可以通过些一个程序来专门合并这些小文件(see Nathan Marz’s post about a tool called the Consolidator which does exactly this)。
对于第二种情况，就需要某种形式的容器来通过某种方式来group这些file。Hadoop提供了一些选择：
HAR files
Hadoop Archives (HAR files)是在0.18.0版本中引入的，它的出现就是为了缓解大量小文件消耗namenode内存的问题。HAR文件是通过在HDFS上构建一个层次 化的文件系统来工作。一个HAR文件是通过Hadoop的archive命令来创建，而这个命令实 际上也是运行了一个MapReduce任务来将小文件打包成HAR。对于client端来说，使用HAR文件没有任何影响。所有的原始文件都 visible && accessible（using har://URL）。但在HDFS端它内部的文件数减少了。