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A Strategy for Small Files Processing in HDFS

国际计算机前沿大会会议论文集 2016年第1期 30-32页

作者： Zhenshan Bao Shikun Xu Wenbo Zhang Juncheng Chen Jianli Liu College of Computer Science Beijing University of TechnologyBeijing100124China

Hadoop distributed file system (HDFS) as a popular cloud storage platform, benefiting from its scalable, reliable and low-cost storage *** it is mainly designed for batch processing of large files, it’s mean that small files cannot be efficiently handled by HDFS. In this paper, we propose a mechanism to store small files in HDFS. In our approach, file size need to be judged before uploading to HDFS. If the file size is less than the size of the block, all correlated small files will be merged into one single file and we will build index for each small file. Furthermore, prefetching and caching mechanism are used to improve the reading efficiency of small files. Meanwhile, for the new small files, we can execute appending operation on the basis of merged file. Contrasting to original HDFS, experimental results show that the storage efficiency of small files is improved.

关键词： Hadoop HDFS Small file File merging Prefetching and caching appending operation

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