对于HDFS上已经存在的大量小文件问题，有多种策略可以进行处理和优化：

1. **合并小文件**：
   - **使用Spark作业合并**：通过编写Spark程序读取小文件并调用`repartition()`或`coalesce()`函数重新分区数据，然后将合并后的数据写入到更少的大文件中。
   - **使用MapReduce作业**：编写一个MapReduce作业来读取所有的小文件，然后在reduce阶段合并输出。

2. **创建Hive表并指定表参数**：
   - 如果小文件是作为Hive表的一部分，可以通过创建新的表，并在创建时指定`ROW FORMAT DELIMITED`、`STORED AS TEXTFILE`（或者列式存储格式如Parquet、ORC等），同时使用`CLUSTERED BY`子句结合`SORT BY`或`DISTRIBUTE BY`对数据进行预聚合和排序，这样可以在加载数据时自动减少文件数量。

3. **使用Hadoop Archive (HAR)**：
   - HAR工具可以把多个小文件归档成一个逻辑上的大文件，但实际物理上是存放在HDFS的archive文件中，从而减少NameNode上的元数据负担。

4. **启用压缩**：
   - 将多个小文件压缩成一个大的压缩文件。这不仅减少了文件数量，还节省了存储空间。不过，需要权衡查询性能和存储效率。

5. **调整应用层逻辑**：
   - 从源头上避免生成过多小文件，比如在ETL过程中控制输出文件大小，或者在Hive SQL中优化查询语句，减少动态分区产生的小文件数量。

6. **采用外部解决方案**：
   - 使用专门针对小文件问题设计的第三方工具或服务，例如Apache Hudi、Iceberg等现代数据湖存储格式，它们提供了更好的小文件管理和合并功能。