Hadoop并不擅长对小型文件的储存，原因取决于Hadoop文件系统的文件管理机制，Hadoop的文件存储的单元为一个块（block），block的数据存放在集群中的datanode节点上，由namenode对所有datanode存储的block进行管理。namenode将所有block的元数据存放在内存中，以方便快速的响应客户端的请求。那么问题来了，不管一个文件有多小，Hadoop都把它视为一个block，大量的小文件，将会把namenode的内存耗尽。

那么如何对大量的小文件进行有效的处理呢？Hadoop的优秀工程师们其实已经为我们考虑好了，Hadoop提供了一个叫Archive归档工具，Archive可以把多个文件归档成为一个文件，换个角度来看，Archive实现了文件的元数据整理，但是，归档的文件大小其实没有变化，只是压缩了文件的元数据大小。

Archive的用法：

1、看一下，目录结构： hadoop fs -ls -R

cb@Standalone14:~$ hadoop archive -archiveName gs.har -p /user/cb/gs har
16/02/15 08:32:59 INFO Configuration.deprecation: session.id is deprecated. Instead, use dfs.metrics.session-id
16/02/15 08:32:59 INFO jvm.JvmMetrics: Initializing JVM Metrics with processName=JobTracker, sessionId=
16/02/15 08:33:00 INFO jvm.JvmMetrics: Cannot initialize JVM Metrics with processName=JobTracker, sessionId= - already initialized
16/02/15 08:33:00 INFO jvm.JvmMetrics: Cannot initialize JVM Metrics with processName=JobTracker, sessionId= - already initialized
16/02/15 08:33:01 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:1
16/02/15 08:33:01 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job:job_local1719015123_0001
16/02/15 08:33:01 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://localhost:8080/

3、查看执行结果：hadoop fs -ls har #创建了一个目录har，目录下有一个gs.har文件；

7、远程操作归档文件也是很方法的：hadoop fs -ls -R har://hdfs-localhost:9090/user/cb/har/gs.har/gs

8、删除归档文件：hadoop fs -rmr har/gs.har

不足的地方：
1、archive文件本占用与原文件相同的硬盘空间；
2、archive文件不支持压缩；
3、archive一旦创建就不能进行修改；
4、archive虽然解决了namenode的空间问题，但是，在执行mapreduce时，会把多个小文件交给同一个mapreduce去split，这会降低mapreduce的效率。