shell命令使用Hadoop归档文件
每个文件HDFS采用块方式进行存储，在系统运行时，文件块的元数据信息会被存储在NameNode的内存中，因此，对HDFS来说，大规模存储小文件显然是低效的，很多小文件会耗尽NameNode的大部分内存。
Hadoop归档文件和HAR文件可以将文件高效地放入HDFS块中的文件存档设备，在减少NameNode内存使用的同时，仍然允许对文件进行透明访问。具体来说，Hadoop归档文件可以作为MapReduce的输入。这里需要注意的是，小文件并不会占用太多的磁盘空间，比如设定一个128MB的文件块来存储1MB的文件，实际上存储这个文件只需要1MB磁盘空间，而不是128MB。
Hadoop归档文件是通过archive命令工具根据文件集合创建的。因为这个工具需要运行一个MapReduce来并行处理输入文件，所以需要一个运行MapReduce的集群。而HDFS中有些文件是需要进行归档的，例如：
hadoop fs -lsr /user/ubuntu/In/ -rw-r--r-- 3 ubuntu\ubuntu supergroup 13 2012-03-18 20:15 /user/ubuntu/In/hello.c.txt -rw-r--r-- 3 ubuntu\ubuntu supergroup 13 2012-03-17 15:13 /user/ubuntu/In/hello.txt
运行archive命令如下：
hadoop archive -archiveName files.har /user/ubuntu/In/ /user/ubuntu/
在命令行中，第一个参数是归档文件的名称，这里是file.jar文件；
第二个参数是要归档的文件源，这里我们只归档一个源文件夹，即HDFS下/user/ubuntu/In/中的文件，但事实上，archive命令可以接收多个文件源；
最后一个参数，即本例中的/user/ubuntu/是HAR文件的输出目录。可以看到这个命令的执行流程为一个MapReduce任务。
下面我们来看这个归档文件是怎么创建的：
hadoop fs -ls /user/ubuntu/In/ /user/ubuntu/ Found 2 items -rw-r--r-- 3 ubuntu\ubuntu supergroup 13 2012-03-18 20:15 /user/ubuntu/In/hello.c.txt -rw-r--r-- 1 ubuntu\ubuntu supergroup 13 2012-03-17 15:13 /user/ubuntu/In/hello.txt Found 3 items drwxr-xr-x - ubuntu\ubuntu supergroup 0 2012-03-18 20:15 /user/ubuntu/In drwxr-xr-x - ubuntu\ubuntu supergroup 0 2012-03-18 18:53 /user/ubuntu/ubuntu drwxr-xr-x - ubuntu\ubuntu supergroup 0 2012-03-18 20:47 /user/ubuntu/files.har
这个目录列表展示了一个HAR文件的组成：两个索引文件和部分文件(part file)的集合。这里的部分文件包含已经连接在一起的大量源文件的内容，同时索引文件可以检索部分文件中的归档文件，包括它的长度、起始位置等。但是，这些细节在使用HAR URI模式访问HAR文件时大多数都是隐藏的。
HAR文件系统是建立在底层文件系统之上的(此处是HDFS)，以下命令是以递归的方式列出了归档文件的文件：
hadoop fs -lsr har://user/ubuntu/files.har drw-r--r-- - ubuntu\ubuntu supergroup 0 2012-03-18 20:47 /user/ubuntu/files.har/user drw-r--r-- - ubuntu\ubuntu supergroup 0 2012-03-18 20:47 /user/ubuntu/files.har/user/ubuntu drw-r--r-- - ubuntu\ubuntu supergroup 0 2012-03-18 20:47 /user/ubuntu/files.har/user/ubuntu/In -rw-r--r-- - ubuntu\ubuntu supergroup 0 2012-03-18 20:47 /user/ubuntu/files.har/user/ubuntu/In/hello.c.txt -rw-r--r-- - ubuntu\ubuntu supergroup 0 2012-03-18 20:47 /user/ubuntu/files.har/user/ubuntu/In/hello.txt
如果HAR文件所在的文件系统是默认的文件系统，那么这里的内容就非常直观和易懂，但是，如果你想要在其他文件系统中使用HAR文件，就需要使用不同格式的URI路径。下面两个命令具有相同的作用：
hadoop fs -lsr har:/// user/ubuntufiles.har/my/files/dir
hadoop fs -lsr har://hdfs-localhost:8020/ user/ubuntu/files.har/my/files/dir
第二个命令，它仍然使用HAR模式描述一个HAR文件系统，但是使用HDFS作为底层的文件系统模式，HAR模式之后紧跟一个HDFS系统的主机和端口号。HAR文件系统会将HAR URI转换为地产底层的文件系统fangwenURI。在本例中即为hdfs://localhost:8020/user/ubuntu/archive/files.har，文件的剩余部分路径即为文件归档部分的路径/my/files/dir。
想要删除HAR文件，需要使用删除的归档格式，这是因为底层的文件系统HAR文件是一个目录，删除命令为hadoop fs -rmr /userubuntu/files.har。
对于HAR文件我们还需要了解它的一些不足之处。当创建一个归档文件时，还会创建原始文件的一个副本，这样就需要额外的磁盘空间(尽管归档完成后悔删除原始文件)。而且当前没有针对闺房文件的压缩办法，只能对写入归档文件的原始文件进行压缩。归档文件一旦创建就不能改变，要增加或者删除文件，就需要重新创建。事实上，这对于那些写后不能更改的文件不构成问题，因为可以按日或者按周进行定期成批归档。
如前所述，HAR文件可以作为MapRedeuce的一个输入文件，然而，没有一个基于归档的InputFormat可以将多个文件打包到一个单一的MapReduce中去。所以，即使是HAR文件，处理小的文件时效率仍然不高。
本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5141259.html，如需转载请自行联系原作者
