Hadoop處理小文件問題的解決方案可分為存儲優化、處理優化和架構優化三個維度，以下是綜合技術方案及實施要點：

一、存儲層優化方案

1.文件合并技術
        離線合并：使用hadoop fs -getmerge命令將多個小文件合并為大文件并重新上傳；
        MapReduce合并：開發專用MR任務實現分布式合并，降低NameNode內存壓力（處理100萬個小文件時內存消耗可從15GB降至1.5GB）；
        實時合并：Kafka+Spark Streaming架構中設置128MB寫入閾值，達到閾值后生成新文件；
        專用存儲格式
        SequenceFile：將小文件轉為<Key,Value>格式存儲，典型壓縮率可達60%-70%；
        HAR歸檔：通過hadoop archive命令創建歸檔文件，元數據占比降低至原始文件的1/200；
        列式存儲：Parquet格式合并小文件時，查詢性能提升3-5倍；

二、計算層優化方案

       1. 輸入格式優化
        采用CombineFileInputFormat替代默認TextInputFormat，單MapTask可處理128MB數據塊（默認128MB/block）；
配置參數示例：

<property><name>mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize</name><value>1342177