如何使用hadoop archive合并小文件并进行mapreduce来减少map的数量

什么是Hadoop Archive？

Hadoop Archive（HAR）是Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的一种存档文件格式，用于合并和压缩小文件。它能够将多个小文件组合成单个存档文件，从而减少了存储和元数据开销。HAR文件以类似于文件和目录的结构组织，可以通过路径进行访问。在Hadoop上使用HAR文件进行MapReduce操作可以有效地减少要处理的小文件的数量，提高作业的执行效率。

创建和使用Hadoop Archive文件

要创建Hadoop Archive文件，可以使用Hadoop提供的工具hadoop archive。下面是创建和使用HAR文件的基本步骤：

1. 将要归档的文件（或目录）上传到HDFS。
2. 使用hadoop archive命令创建HAR文件，并指定要归档的文件（或目录）的路径和目标HAR文件的路径。

hadoop archive -archiveName <archive_name> -p <parent_directory> <source_path> <har_path>

3. 完成归档后，可以通过指定HAR文件路径访问其中的文件。

在MapReduce中使用HAR文件

使用Hadoop Archive文件进行MapReduce操作主要有两个步骤：

1. 在MapReduce作业中的输入路径中指定HAR文件的路径。

// 设置输入路径为HAR文件夹的路径
FileInputFormat.addInputPaths(job, "<har_path>");

2. 在Mapper中读取HAR文件中的内容。

public void map(Text key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    // 通过key获取HAR文件中的路径
    String filePath = key.toString();
    // 读取HAR文件中的内容
    FSDataInputStream inputStream = fs.open(new Path(filePath));
    // 进行具体的业务逻辑处理
    // ...
}

通过上述步骤，MapReduce作业可以直接读取HAR文件中的内容，而无需担心处理大量小文件带来的开销。同时，由于减少了要处理的小文件数量，也能够有效缩短作业的执行时间。