简介

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节点占用内存，如果存在这样大量的小文件，它们会吃掉namenode节点的大量内存。

hadoop Archives可以有效的处理以上问题，他可以把多个文件归档成为一个文件，归档成一个文件后还可以透明的访问每一个文件，并且可以做为mapreduce任务的输入。

用法

hadoop Archives可以使用archive工具创建，同上一篇讲的distcp一样，archive也是一个mapreduce任务。首先我们先来看下我的目录结构：

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1. [[email protected] ~]$hadoop fs -lsr
2. drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2013-06-20 12:37 /user/hadoop/har
3. drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2013-05-23 11:35 /user/hadoop/input
4. -rw-r--r--   2 hadoop supergroup     888190 2013-05-23 11:35 /user/hadoop/input/1901
5. -rw-r--r--   2 hadoop supergroup     888978 2013-05-23 11:35 /user/hadoop/input/1902
6. -rw-r--r--   2 hadoop supergroup        293 2013-06-02 17:44 /user/hadoop/news.txt

我们通过archive工具才对该目录进行归档

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1. hadoop archive -archiveName input.har -p /user/hadoop/ input har

archiveName指定archive的文件名，-p代表父目录，可以把多个目录文件放到archive里，我们来看下创建好的har文件。

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1. <div style="text-align: left;"><span style="font-family: arial, 宋体, sans-serif; ">[[email protected] ~]$hadoop fs -ls har</span></div>Found 1 items
2. drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2013-06-20 12:38 /user/hadoop/har/input.har
3. [[email protected] ~]$hadoop fs -ls har/input.har
4. Found 4 items
5. -rw-r--r--   2 hadoop supergroup          0 2013-06-20 12:38 /user/hadoop/har/input.har/_SUCCESS
6. -rw-r--r--   5 hadoop supergroup        272 2013-06-20 12:38 /user/hadoop/har/input.har/_index
7. -rw-r--r--   5 hadoop supergroup         23 2013-06-20 12:38 /user/hadoop/har/input.har/_masterindex
8. -rw-r--r--   2 hadoop supergroup    1777168 2013-06-20 12:38 /user/hadoop/har/input.har/part-0

这里可以看到har文件包括，两个索引文件，多个part文件，这里只显示一个。part文件是多个原文件的集合，根据index文件去找到原文件。

如果用har uri去访问的话，这些文件就会隐藏起来，只显示原文件

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1. [[email protected] ~]$hadoop fs -lsr har:///user/hadoop/har/input.har
2. drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2013-05-23 11:35 /user/hadoop/har/input.har/input
3. -rw-r--r--   2 hadoop supergroup     888978 2013-05-23 11:35 /user/hadoop/har/input.har/input/1902
4. -rw-r--r--   2 hadoop supergroup     888190 2013-05-23 11:35 /user/hadoop/har/input.har/input/1901

还可以象普通文件系统那样访问har下一级的文件

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1. [[email protected] ~]$hadoop fs -lsr har:///user/hadoop/har/input.har/input
2. -rw-r--r--   2 hadoop supergroup     888978 2013-05-23 11:35 /user/hadoop/har/input.har/input/1902
3. -rw-r--r--   2 hadoop supergroup     888190 2013-05-23 11:35 /user/hadoop/har/input.har/input/1901

如果要远程访问的话可以使用以下命令

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1. [[email protected] ~]$hadoop fs -lsr har://hdfs-namenode:9000/user/hadoop/har/input.har/input
2. -rw-r--r--   2 hadoop supergroup     888978 2013-05-23 11:35 /user/hadoop/har/input.har/input/1902
3. -rw-r--r--   2 hadoop supergroup     888190 2013-05-23 11:35 /user/hadoop/har/input.har/input/1901

har开头说明时har文件系统，hdfs-域名:端口，har文件系统进行转换直到har文件末位，例子中会转换为hdfs://namenode:9000/user/hadoop/har/input.har,剩余的部分仍然用archive方式打开：input

删除文件相对简单，但需要递归删除，否则报错

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1. [[email protected] ~]$hadoop fs -rmr har/input.har
2. Deleted hdfs://192.168.115.5:9000/user/hadoop/har/input.har

限制

archive文件有一些限制条件：

1.创建archive文件要消耗和原文件一样多的硬盘空间

2.archive文件不支持压缩，尽管archive文件看起来象已经被压缩过了。

3.archive文件一旦创建就无法改变，这就意味这你要改一些东西的话，你需要创新创建archive文件

4.虽然解决了namenode的内存空间问题，但是在执行mapreduce时，会把多个小文件交给同一个mapreduce去split，这样明显是低效的

解决namenode内存的问题可以参照之前的文章中的hdfs federation。