论文研究一种面向HDFS中海量小文件的存取优化方法.pdf

为了解决HDFS（Hadoopdistributedfilesystem）在存储海量小文件时遇到的NameNode内存瓶颈等问题，提高HDFS处理海量小文件的效率，提出一种基于小文件合并与预取的存取优化方案。首先通过分析大量小文件历史访问日志，得到小文件之间的关联关系，然后根据文件相关性将相关联的小文件合并成大文件后再存储到HDFS。从HDFS中读取数据时，根据文件之间的相关性，对接下来用户最有可能访问的文件进行预取，减少了客户端对NameNode节点的访问次数，提高了文件命中率和处理速度。实验结果证明，该方法有效提升了Hadoop对小文件的存取效率，降低了NameNode节点的内存占用率。