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如下：原始文件 四个文件

经过hadoop archive之后：

执行的命令是：hadoop archive -archiveName words.har -p /words -r 1 /wordhar

生成的文件在/wordhar/words.har

其中part-0是数据文件

在mapreduce中，会忽略以下划线开头的文件，也就是说上图的_SUCCESS,_index,_masterindex是不会处理的

那么这样一来就只会处理数据文件part-0

job设置的输入路径是

运行mapreduce中执行的map数量是1

分片为一个

map数量为一个

课件通过hadoop archive的文件也可以进行mapreduce

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网页名称：如何使用hadooparchive合并小文件并进行mapreduce来减少map的数量
文章位置：http://lswzjz.com/article/pephig.html