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如下：原始文件 四個文件

經(jīng)過hadoop archive之后：

執(zhí)行的命令是：hadoop archive -archiveName words.har -p /words -r 1 /wordhar

生成的文件在/wordhar/words.har

其中part-0是數(shù)據(jù)文件

在mapreduce中，會忽略以下劃線開頭的文件，也就是說上圖的_SUCCESS,_index,_masterindex是不會處理的

那么這樣一來就只會處理數(shù)據(jù)文件part-0

job設(shè)置的輸入路徑是

運行mapreduce中執(zhí)行的map數(shù)量是1

分片為一個

map數(shù)量為一個

課件通過hadoop archive的文件也可以進(jìn)行mapreduce

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網(wǎng)站欄目：如何使用hadooparchive合并小文件并進(jìn)行mapreduce來減少map的數(shù)量
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