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HDFS處理大量小文件寫入操作的常見方法包括：
合并小文件：將多個小文件合并成一個較大的文件可以減少元數據的數量，減少對NameNode的負擔。可以使用Hadoop的SequenceFile或合并工具將小文件合并成一個大文件。
壓縮數據：可以將小文件壓縮成一個大文件，減少存儲空間的占用和減少IO操作的次數。Hadoop支持多種壓縮算法，如Gzip、Snappy等。
使用合適的塊大小：將小文件寫入HDFS時，可以使用更大的塊大小來減少元數據和塊的數量。可以根據實際情況在配置文件中設置塊大小。
使用Har文件：Hadoop檔案文件（Har）是一種將多個小文件組織成一個大文件的方法，類似于歸檔文件。可以將小文件打包成Har文件，減少元數據的數量。
使用Hive等高層抽象工具：可以使用Hive等高層抽象工具來處理大量小文件的讀寫操作，這些工具會自動優化底層的文件存儲和讀寫操作。
通過以上方法，可以有效地避免HDFS處理大量小文件寫入操作時的性能瓶頸。
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