对于hdfs来说，系统的压力主要集中在namenode

  如果在整个hadoop集群中存在大量的小文件，会消耗namenode的大量内存（大概146B一个元数据）

另一方面，如果小文件过多，有没有开启combine inputformat，在进行split分片的时候，会产生大量的map，严重影响到mapred的利用率。

定期对小文件进行清理就会变得很必要，比如我会每天有报表来获取hive中表的信息，比如文件量最多的，文件最小的，占空间最大的，

然后根据需要选择需要合并的表。

合并时考虑以下几个方法：

1.har

hdfs自带的打包工具，类似于tar，不过用起来不是特别方便，适用于归档（不太常用的历史数据）。

2.insert overwrite table xxx  select xxxx

这是一个maponly的job，通过设置combine相关的参数，可以实现对小文件的压缩和合并

这里我是使用了自己开发的python程序来实现的，具体的思路：

1）从元数据中获取需要合并的分区的名称和location，表结构等信息

2）创建备份表（表结构和源表一致，location自定义），通过设置hive的参数，并调用insert overwrite table xxx select xxx来把对应分区写到备份表中

具体的参数如下：

 set mapred.max.split.size=25000000;

        set mapred.min.split.size.per.node=10000000;

        set hive.hadoop.supports.splittable.combineinputformat=true;

        set mapred.min.split.size.per.rack=10000000;

        set hive.exec.compress.output=true;

        set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;

        set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;

3)清洗完成后，对比前后表的count，如果一致则进行hdfs层面的文件delete和mv操作

3.自定义mapred 

用java代码实现mapred，来进行文件的合并。

出处http://caiguangguang.blog.51cto.com/1652935/1414094