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        Hadoop处理小文件问题的解决方案可分为存储优化、处理优化和架构优化三个维度，以下是综合技术方案及实施要点：

一、存储层优化方案

1.文件合并技术
        离线合并：使用hadoop fs -getmerge命令将多个小文件合并为大文件并重新上传；
        MapReduce合并：开发专用MR任务实现分布式合并，降低NameNode内存压力（处理100万个小文件时内存消耗可从15GB降至1.5GB）；
        实时合并：Kafka+Spark Streaming架构中设置128MB写入阈值，达到阈值后生成新文件；
        专用存储格式
        SequenceFile：将小文件转为<Key,Value>格式存储，典型压缩率可达60%-70%；
        HAR归档：通过hadoop archive命令创建归档文件，元数据占比降低至原始文件的1/200；
        列式存储：Parquet格式合并小文件时，查询性能提升3-5倍；

二、计算层优化方案

       1. 输入格式优化
        采用CombineFileInputFormat替代默认TextInputFormat，单MapTask可处理128MB数据块（默认128MB/block）；
配置参数示例：

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