一、Flume 采集数据时在 HDFS 上产生大量小文件的问题

Flume 是 Apache 旗下的一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，它可以收集日志数据，将其路由到指定的目的地，如 HDFS、HBase 等。但是，由于 Flume 的采集策略，在 HDFS 上会产生大量小文件，这会对 HDFS 性能造成严重的影响，因此需要采取一定的措施来解决这个问题。

二、解决 Flume 采集数据产生大量小文件的方法

1、采用分区策略：可以在 Flume 中设置一定的分区策略，将数据按照一定的规则分区，以减少小文件的数量；
2、采用文件合并策略：可以在 Flume 中添加一个文件合并组件，将小文件合并成一个大文件，以减少小文件的数量；
3、采用文件压缩策略：可以在 Flume 中添加一个文件压缩组件，将小文件压缩成一个压缩文件，以减少小文件的数量；
4、采用数据转换策略：可以在 Flume 中添加一个数据转换组件，将数据从一种格式转换成另一种格式，以减少小文件的数量。

三、总结

Flume 采集数据时在 HDFS 上产生大量小文件的问题可以采用分区策略、文件合并策略、文件压缩策略、数据转换策略等方法来解决。这些方法可以有效减少小文件的数量，提高 HDFS 的性能。