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Hadoop Archive (HAR) 是一个用于优化 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 中大量小文件存储问题的工具。 HAR通过将多个小文件打包成一个大文件,可以减轻NameNode元数据的负担,从而提高系统整体性能和可维护性。 具体信息如下。
Hadoop Archive 如何降低维护成本
- 减轻 NameNode 元数据的负担
- 强>:HAR通过将多个小文件打包成一个大文件来减少NameNode需要管理的元数据量,从而减少NameNode内存负载和维护成本。
- 提高数据访问和处理效率:HAR 文件可以降低随机磁盘 IO 的效率,但它们减轻了 NameNode 上的元数据负担。数据访问。 它还提高了整体处理效率。
使用和配置 Hadoop 存档
- 创建 HAR 文件:使用
hadoop archive
命令创建 HAR 文件(例如:hadoop archive -archiveName test.har -p /input /outputdir
)。 - 查看 HAR 文件:使用
hadoop fs -ls har:///archivePath/fileinarchive
命令查看 HAR 的内容将显示。 文件。 - 提取 HAR 文件:使用 hadoop fs -cp har:///user/zoo/foo。使用 .har/dir1 hdfs:/user/zoo/newdir 命令解压缩 HAR 文件。
Hadoop 归档笔记
- 性能考虑:HAR 虽然它是它可能解决了 NameNode 元数据问题,但在处理 HAR 文件时可能会导致性能不佳,尤其是在 MapReduce 作业中。
- 不压缩:HAR文件本身不支持压缩,它们只是将多个文件打包成一个文件。
合理使用Hadoop Archive可以有效降低HDFS的维护成本,提高系统整体性能和可维护性。 但需要注意的是,在使用HAR时,必须考虑HAR带来的性能影响。
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