现实场景;在系统中，存在大量的小文件存取，比如图片文件，一般在几M以内，
1），但是HDFS默认block大小是64M,如果直接存取在Hadoop中，将极大的消耗namenode的资源。直接放在hadoop文件系统中，大多只是做归档分析用，所以，我们就想能不能定期归档。
2），放在HBase中，由于Hbase的value最大长度是64KB，而很多小文件又大过这个级别。HBase当时的设计是为了存储网页元素这样的小数据，顶多几K，如果存储1M左右的小文件，还是不合适的。
对于小文件问题，Hadoop本身也提供了几个解决方案，分别为：Hadoop Archive，Sequence file和CombineFileInputFormat。
（1） Hadoop Archive
hadoop Archive或者HAR，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，仍然允许对文件进行透明的访问。
使用HAR时需要两点，第一，对小文件进行存档后，原文件并不会自动被删除，需要用户自己删除；第二，创建HAR文件的过程实际上是在运行一个mapreduce作业，因而需要有一个hadoop集群运行此命令。
该方案需人工进行维护，适用管理人员的操作，而且har文件一旦创建，Archives便不可改变，不能应用于多用户的互联网操作。
（2） Sequence file
sequence file由一系列的二进制key/value组成，如果为key小文件名，value为文件内容，则可以将大批小文件合并成一个大文件。
Hadoop-0.21.0中提供了SequenceFile，包括Writer，Reader和SequenceFileSorter类进行写，读和排序操作。
该方案对于小文件的存取都比较自由，不限制用户和文件的多少，但是SequenceFile文件不能追加写入，适用于一次性写入大量小文件的操作。
（3）CombineFileInputFormat
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。