随着互联网的高速发展、互联网用户的快速增长，互联网中的数据也急剧的膨胀。为了给用户提供更好的服务互联网企业就要保存和分析这些数据，由此产生了云计算的概念。云计算的出现很好的解决了大数据的运算与存储的难题，其中云存储作为云计算的衍生也成为了国内外研究的热点。Hadoop的分布式文件系统HDFS凭借着高性能、高可靠性等优势已成为业界研究云存储的标准模型。在HDFS中以流式的方式访问大文件时效率很高但是对海量小文件的存取效率比较低。针对这个问题本文提出了一种基于关系数据库的小文件合并策略，在集群中为每个用户建立一个用户文件，当用户上传小文件时把文件的元数据信息存入到关系数据库中并将文件追加写入到用户文件中，用户读取小文件时通过元数据信息直接以流式方式进行读取。此外当用户读取小于一个文件块大小的文件时还采取了数据节点负载均衡策略，直接由存储数据的DataNode传送给客户端从而减轻主服务器压力提高文件传送效率。除了对HDFS现有架构优化之外，本文还将Web技术与分布式存储技术结合到一起搭建了一个云存储平台，同时利用Hadoop下的Hive工具对网站和集群的日志进行分析与挖掘从而获得用户浏览行为与服务器的运行状况。实验结果表明改进后的架构很好地解决了HDFS对大量小文件存取支持不足的缺点，提高了HDFS文件系统对海量小文件的读写性能，此方案适用于具有海量小文件的云存储系统。