解读：Hadoop Archive

hdfs并不擅长存储小文件，因为每个文件最少一个block，每个block的元数据都会在NameNode中占用150byte内存。如果存储大量的小文件，它们会吃掉NameNode节点的大量内存。MR案例：小文件处理方案

Hadoop Archive或者HAR，是一个高效地将小文件放入HDFS块中的文件存档工具。它能将多个小文件打包成一个HAR文件，这样在减少NameNode内存使用的同时，仍然允许对小文件进行透明的访问，比如作为MapReduce的输入。

使用方法：

　1). 归档前的目录结构

[root@ncst mapreduce]# hadoop fs -lsr /test/in
drwxr-xr-x   - root supergroup           -- : /test/in/har
drwxr-xr-x   - root supergroup           -- : /test/in/mapjoin
-rw-r--r--    root supergroup          -- : /test/in/mapjoin/address.txt
-rw-r--r--    root supergroup         -- : /test/in/mapjoin/company.txt
drwxr-xr-x   - root supergroup           -- : /test/in/small
-rw-r--r--    root supergroup           -- : /test/in/small/small.
-rw-r--r--    root supergroup           -- : /test/in/small/small.
-rw-r--r--    root supergroup           -- : /test/in/small/small.
-rw-r--r--    root supergroup           -- : /test/in/small/small_data

　2). 归档命令

　 可以通过参数 -D har.block.size 指定HAR的大小

shell> hadoop archive -archiveName NAME -p <parent path> <src>* <dest>

/* 归档命令
 * -archiveName 0825.har : 指定归档后的文件名
 * -p /test/in/ : 被归档文件所在的父目录
 * small mapjoin : 要被归档的目录,一至多个(small和mapjoin)
 * /test/in/har : 生成的归档文件存储目录
 */
hadoop archive -archiveName 0825.har -p /test/in/ small mapjoin /test/in/har

　3). 归档后的目录结构

[root@ncst ~]# hadoop fs -lsr /test/in
drwxr-xr-x   - root supergroup           -- : /test/in/har
drwxr-xr-x   - root supergroup           -- : /test/in/har/.har
-rw-r--r--    root supergroup           -- : /test/in/har/.har/_SUCCESS
-rw-r--r--    root supergroup         -- : /test/in/har/.har/_index
-rw-r--r--    root supergroup          -- : /test/in/har/.har/_masterindex
-rw-r--r--    root supergroup         -- : /test/in/har/.har/part-
drwxr-xr-x   - root supergroup           -- : /test/in/mapjoin
-rw-r--r--    root supergroup          -- : /test/in/mapjoin/address.txt
-rw-r--r--    root supergroup         -- : /test/in/mapjoin/company.txt
drwxr-xr-x   - root supergroup           -- : /test/in/small
-rw-r--r--    root supergroup           -- : /test/in/small/small.
-rw-r--r--    root supergroup           -- : /test/in/small/small.
-rw-r--r--    root supergroup           -- : /test/in/small/small.
-rw-r--r--    root supergroup           -- : /test/in/small/small_data

　4). 查看结果文件【part-0】内容

[root@ncst ~]# hadoop fs -cat /test/in/har/.har/part-
 Beijing
       Guangzhou
       Shenzhen
       XianBeijing Red Star
Shenzhen Thunder
Guangzhou Honda
Beijing Rising
Guangzhou Development Bank
Tencent 

　5). 使用har uri去访问原始数据

　HAR是HDFS之上的一个文件系统，因此所有 fs shell 命令对HAR文件均可用，只不过文件路径格式不一样

[root@ncst ~]# hadoop fs -lsr har:///test/in/har/0825.har
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2015-08-22 12:02 har:///test/in/har/0825.har/mapjoin
-rw-r--r--   1 root supergroup         39 2015-08-22 12:02 har:///test/in/har/0825.har/mapjoin/address.txt
-rw-r--r--   1 root supergroup        129 2015-08-22 12:02 har:///test/in/har/0825.har/mapjoin/company.txt
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2015-08-25 22:27 har:///test/in/har/0825.har/small
-rw-r--r--   1 root supergroup          1 2015-08-25 22:17 har:///test/in/har/0825.har/small/small.1
-rw-r--r--   1 root supergroup          1 2015-08-25 22:17 har:///test/in/har/0825.har/small/small.2
-rw-r--r--   1 root supergroup          1 2015-08-25 22:17 har:///test/in/har/0825.har/small/small.3
-rw-r--r--   1 root supergroup          3 2015-08-25 22:27 har:///test/in/har/0825.har/small/small_data

　6). 用har uri访问下一级目录

[root@ncst ~]# hdfs dfs -lsr har:///test/in/har/0825.har/small
-rw-r--r--    root supergroup           -- : har:///test/in/har/0825.har/small/small.1
-rw-r--r--    root supergroup           -- : har:///test/in/har/0825.har/small/small.2
-rw-r--r--    root supergroup           -- : har:///test/in/har/0825.har/small/small.3
-rw-r--r--    root supergroup           -- : har:///test/in/har/0825.har/small/small_data

　). 远程访问,可以使用以下命令

//hdfs-ncst:9000 其中,ncst是NameNode所在节点的HostName
[root@ncst ~]# hadoop fs -lsr har://hdfs-ncst:9000/test/in/har/small.har
lsr: DEPRECATED: Please use 'ls -R' instead.
drwxr-xr-x   - root supergroup           -- : har://hdfs-ncst:9000/test/in/har/small.har/small
-rw-r--r--    root supergroup           -- : har://hdfs-ncst:9000/test/in/har/small.har/small/small.1
-rw-r--r--    root supergroup           -- : har://hdfs-ncst:9000/test/in/har/small.har/small/small.2
-rw-r--r--    root supergroup           -- : har://hdfs-ncst:9000/test/in/har/small.har/small/small.3
-rw-r--r--    root supergroup           -- : har://hdfs-ncst:9000/test/in/har/small.har/small/small_data

　8)删除har文件必须使用rmr命令,rm是不行的

[root@ncst ~]# hadoop fs -rmr /test/in/har/.har

　9). 使用HAR作为MapReduce的输入

[root@ncst ~]#  hadoop jar /***/hadoop-mapreduce-examples-2.2.0.jar wordcount \
> har:///test/in/har/0825.har/mapjoin //输入路径
> /test/out/0825/05 //输出路径

存在的问题：

1. 存档文件的源文件及目录都不会自动删除，需要手动删除
2. 存档过程实际是一个MapReduce过程，所以需要hadoop的MapReduce支持
3. 存档文件本身不支持压缩
4. 存档文件一旦创建便不可修改，要想从中删除或增加文件，必须重新建立存档文件
5. 创建存档文件会创建原始文件的副本，所以至少需要有与存档文件容量相同的磁盘空间
6. 使用 HAR 作为MR的输入，MR可以访问其中所有的文件。但是由于InputFormat不会意识到这是个归档文件，也就不会有意识的将多个文件划分到单独的Input-Split中，所以依然是按照多个小文件来进行处理，效率依然不高
7. HAR结构：二级索引