hadoop主要是hdfs和mapreduce两大框架，hdfs用来存储文件，mapreduce用来处理文件进行计算。1.首先，对于hdfs，dn负责存储文件，以及文件的副本，而nn负责存储文件的元数据，例如文件的块信息，以及位置信息等，这些数据会保存在nn的内存中，当存在很多的小文件时，每个小文件nn存储的元数据都是一样的，所以N个小文件会占用nn大量的内存，增大nn的负担。
2.而对于mapreduce来说，map的输入默认是一个输入文件对应一个map任务，所以如果不做特殊处理在使用mapreduce处理这些小文件时会一个小文件产生一个map。这样的话每个map只处理一个小文件，会造成很大的资源浪费，同时也会降低mapreduce的执行效率。
以上是我自己的理解，可能还有其他的原因。建议去网上自行搜索一些文章阅读。
因为hdfs里面设置了每个“block”的大小，所以，如果大量的小文件大小小于该设定值，会造成存储空间的极大浪费
内容全部来源于网络收集，如有侵权，请联系网站删除：QQ：24596024