Hadoop分布式文件系统(　HDFS)适合处理和存储大文件，在处理的文件体积较大时表现出色，但是在处理海量的小文件时效率和性能下降明显，过多的小文件将会导致整个集群的负载过高。为了提高HDFS处理小文件的性能，提出了双重合并算法-即基于文件之间的关联关系和基于数据块平衡的小文件合并算法，能够将小文件的文件体积大小进行均匀分布。通过该算法能够进一步提升小文件的合并效果，减少HDFS集群主节点内存消耗，降低负载，有效降低合并所需的数据块数量，最终能够提高HDFS处理海量小文件的性能。