单台服务器作为Namenode，当文件数量规模不断增大时，元数据的规模增长将是一个需要面对的问题，由于Namenode需要将所有元数据Load到内存中，单台Namenode可能会无法管理海量的元数据。另一个是HDFS中SequenceFile存储方式的讨论，利用Block压缩方式可以很好的解决空间压力。
HDFS中文件是按Block来存储的，默认一个Block的长度是128MB，当HDFS中存在大量小文件（长度小于128MB）时，
不仅占用大量存储空间，而且也占用大量的Namespace，给Namenode带来了内存压力.
Yahoo内部有一个生产集群，统计下来有57,000,000个小于128MB的文件，这些小文件消耗了95%的namespace，
占用了30%的存储空间。Namenode的压力一般也常常是因为有海量的小文件存在，如果没有这些小文件存在的话，
Namenode内存还没撑爆，估计存储空间就先爆了.
Hadoop Archive: File Compaction for HDFS提到了解决方法，是利用Hadoop Archive（HAR），这个特性从Hadoop 0.18.0版本就已经引入了，他可以将众多小文件打包成一个大文件进行存储，并且打包后原来的文件仍然可以通过Map-reduce进行操作，打包后的文件由索引和存储两大部分组成，索引部分记录了原有的目录结构和文件状态。
