1、HDFS小文件弊端
HDFS上每个文件都要在namenode上建立一个索引，这个索引的大小约为150byte，这样当小文件比较多的时 候 ，就会产生很多的索引文件，一方面会大量占用namenode的内存空间 ，另一方面就是索引文件过大是的索引速 度变慢。
2、解决方法
①Hadoop Archive
是一个高效地将小文件放入HDFS块中的文件存档工具，它能够将多个小文件打包成一个HAR文件，这样在减 少namenode内存使用的同时。
②Sequence file
sequence file由一系列的二进制key/value组成 ，如果key为文件名 ，value为文件内容 ，则可以将大批小文件合并成一个大文件。
3、CombineFileFormat
CombineFileInputFormat是一种新的inputformat，用于将多个文件合并成一个单独的split，另外，它会考虑 数据的存储位置
4、开启JVM重用
对于大量小文件Job ，可以开启JVM重用会减少45%运行时间。
JVM重用理解：一个map运行一个jvm ，重用的话 ，在一个map在jvm上运行完毕后，jvm继续运行其他jvm
具体设置：mapreduce.job.jvm.numtasks值在10-20之间。
