Hadoop Archives（HAR文件）是一个文件打包工具，它把文件打包放进HDFS，以更加有效地利用block，从而减少namenode的内存使用。同一时候，Hadoop Archives还同意client透明訪问HAR包里的文件，像訪问目录里的文件一样方便，更重要的是，HAR文件还能够作为MapReduce的输入。

$hadoop fs -ls -R /user/norris/

列出/user/norris/文件夹下的全部文件，-R表示递归列出子文件夹里的文件。

然后我们能够使用以下命令：

$hadoop archive -archiveName files.har -p /user/norris/ /user/norris/har/

这个命令把/user/norris/文件夹下的全部内容打成files.har包放在/user/norris/har/下。

-p表示父文件夹（parent）。

之后使用

$hadoop fs -ls /user/norris/har/

查看/user/norris/har/文件夹下生成一个files.har文件。

$hadoop fs -ls /user/norris/har/files.har

能够看到files.har包由两个index文件和一组part文件组成。

part文件就是把全部文件内容拼接在一起，index文件存储文件起始位置的偏移量和文件长度。

假设要查看har文件的内容。能够用URI Scheme har来查看：

$hadoop fs -ls -R har:///user/norris/har/files.har

列出har里的文件和文件夹

HAR文件系统位于底层文件系统（HDFS）之上。

删除一个har文件要使用：

$hadoop fs -rm -R /user/norris/har/files.har

要用-R选项，由于在底层文件系统看来。.har文件事实上是一个文件夹。

1. 创建一个HAR须要跟源文件同样大小的空间，所以，在准备创建一个HAR之前，要保证有同样大小的磁盘空间。创建之后，能够删除原来的文件。文件夹Hadoop Archives仅仅打包，不压缩。

2. HAR文件一旦创建不可改动，不能向当中添加或删除文件。在实际使用中。一般对于一旦生成就不再更改的文件做定期的archive，比方，每天把当天生成的日志文件打成一个包。

3. 之前提到HAR文件能够作为MapReduce的输入，可是多个小文件打成包输入给MapReduce，并不比单独小文件输入给MapReduce更有效率，关于解决众多小文件输入的效率问题，后面要讨论其它解决方式。

4. 假设namenode的内存不够用了，在考虑降低系统中的大量小文件之后。应该考虑HDFS Federation。我们之前提到过：http://blog.csdn.net/norriszhang/article/details/39178041