1 文档编写目的
Fayson在前面的文章《如何在Hadoop中处理小文件》、《如何在Hadoop中处理小文件-续》和《如何使用Impala合并小文件》等，在文章中也详细说明了怎么去处理Hadoop中的小文件。文章中也提到小文件过多会对NameNode造成压力，导致NameNode内存使用过高。本篇文章Fayson主要使用Hadoop Archive Files功能将集群中的小文件进行归档。
- 测试环境：
1.操作系统：Redhat7.4
2.CM和CDH版本为5.15.0
2 环境准备
在本地测试环境中准备大量的小文件，这里Fayson直接将/opt/cloudera/parcels/CDH/lib目录直接put到HDFS上（因为lib下有大量的jar包）。
1.在put小文件到HDFS前，集群中的Block数量为30418
2.将/opt/cloudera/parcels/CDH/lib目录put到HDFS的/tmp目录下
[root@cdh05 CDH]# hadoop fs -put /opt/cloudera/parcels/CDH/lib /tmp
[root@cdh05 CDH]# hadoop fs -ls /tmp/lib
3.此时查看集群的Block数量增长到60446
通过上述环境准备Fayson将集群的blocks数量增加了30028将近一倍。
3 Hadoop Archive使用
使用Hadoop自带的Archive对集群中的小文件进行归档处理，将小文件打包到更大的HAR文件中，如下为归档操作步骤：
1.在命令行执行如下命令将/tmp/lib目录下所有的目录进行归档
[root@cdh05 ~]# hadoop archive -archiveName libarchive.har -p /tmp/lib -r 3 * /tmp
参数说明：
-archiveName：指定归档文件名称
-p：指定要进行归档目录或文件的父目录
-r：指定归档文件的副本数
*：可以使用通配的方式归档一类文件或目录（如：test*表示以test开头的文件或目录）
/tmp：指定归档libarchive.har文件的输出目录
2.查看libarchive.har文件大小以及原始目录的文件大小
可以看到归档文件libarchive.har与原始/tmp/lib的大小一致，只是对小文件进行归档合并为一个大的har文件，并未对文件进行压缩处理。查看此时HDFS Blocks总数为60469，相较于之前增加了23个Block。
3.执行如下命令浏览libarchive.har文件内容
[root@cdh05 ~]# hadoop fs -ls har:/tmp/libarchive.har
与/tmp/lib下的目录一致，HAR文件的浏览方式需要在hdfs路径前添加har:
4.将原始的/tmp/lib目录删除，观察集群的Blocks总数
[root@cdh05 ~]# hadoop fs -rmr -skipTrash /tmp/lib
[root@cdh05 ~]# hadoop fs -ls /tmp
查看此时HDFS Blocks总数为30397，相较于之前减少了30072个Block。
可以看到通过使用Hadoop Archive Files方式可以将集群中的小文件打包成一个大的HAR文件以减少集群中小文件，来达到降低集群的Blocks数量减轻NameNode压力。
5.访问libarchive.har归档的文件及获取归档文件中的内容
[root@cdh05 ~]# hadoop fs -ls har:///tmp/libarchive.har/avro
[root@cdh05 ~]# hadoop fs -get har:///tmp/libarchive.har/avro/avro-1.7.6-cdh5.15.0.jar
通过在hdfs路径前加上har:的方式访问归档中的目录及文件。如果不加上har:则会显示如下内容
4 Hadoop Archive解档
既然归档了就需要有解档的操作，可以使用hadoop distcp命令完成，具体操作如下：
[root@cdh05 ~]# hadoop distcp har:/tmp/libarchive.har /tmp/lib
完成解档后，可以看到/tmp/lib目录与归档文件目录一致
5 总结
1.Hadoop的Archive只能将小文件合并为一个大的HAR文件，并未对归档文件大小进行压缩处理（即原始目录多大归档后的HAR文件依然维持原有大小不变）
2.使用hadoop命令访问归档文件时需要在HDFS路径前添加har:，添加har:后访问方式与普通的访问目录与文件方式无差别
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