hadoop版本：CDH3u2
hadoop 中生成har文件是通过mapred job实现的，这个主要的class是“HadoopArchives.java”，它是tools包里面的一个类。这个类有800多行code，包含map reduce 自定义的inputformat和其它辅助方法，细读起来还需要花点时间。
hadoop archive -archiveName combine.har -p /fc/src/2011/ 10 11 12 /fc/har/2011/
几个重要的知识点：
1. 生成文件列表文件
下面是input path，即"/user/heipark/fc/" 目录结构（红色为文件夹）：
/user/heipark/fc/
- 0000
- 1111
- 2222
- 3333
- 4444
+ sub1
- 5555
+ dir1
- 7777
- 8888
+ sub2
- 6666
运行命令过程中生成如下文件："/user/hdfs/.staging/har_93ftj7/_har_src_files"
har_93ftj7：har为固定前缀，后面为随机字符串
_har_src_files：固定文件名，它是输入文件的meta文件，算法采用广度优先，内容如下（为了便于阅读，版式上略做调整）：
1066026506 /0000 file // ②
1066026506 /1111 file // ②
38268381 /2222 file // ②
62016424 /3333 file // ②
54855349 /4444 file // ②
0 /sub1 dir 5555 dir1
909247 /sub1/5555 file
0 /sub1/dir1 dir 7777 8888
34193078 /sub1/dir1/7777 file
2095606385 /sub1/dir1/8888 file
0 /sub2 dir 6666
95644473 /sub2/6666 file
① 这行的信息表示top level path的文件夹和文件。"0"：dir的大小都为0；"/"：表示当前为输入文件的top level path；"dir"：表示当前是一个dir；"1111 2222 3333 4444 sub1 sub2"：top level path 下面的文件和文件夹
② 这4行表示"top level path"下面的5个文件，第一列为文件大小，第二列为文件名，第三列标识当前是一个文件
2. 如何确定map和reduce task数量
2.1 map task数量：
totalSize：所有输入文件总大小，这个是在递归文件列表的时候累加得来的。
partSize： 默认为2GB，它是一个常量，只能通过修改代码变更。
2.2 reduce 数量
reduce数量为1。reduce主要作用是汇总map输出的文件meta 信息，并生成index文件。
3. 关于"HArchiveInputFormat"
它的作用是读取"_har_src_files"内容（input文件列表），并根据split size（totalSize/numMapTask）生成input split。
这里生成split过程比较巧妙，FileSplit是根据"_har_src_files"的偏移量分割的，简单说就是一行一行读取，并累加读取文件大小，当达到"split size"就输出一个FileSplit，最终将不足split size的文件放到一个split中，代码如下：
new FileSplit(src, startPos, size, (String[]) null)
src："_har_src_files"文件
startPos：一个split开始行的的bytes，这个偏移是_har_src_files文件的bytes偏移
size：一个split，在_har_src_files文件bytes偏移大小，可以这样理解：startPos + size = endPos
4. 关于Input Path
因为map task不直接读取input file，而是通过"_har_src_files"读取自己处理的FileSplit中文件，所以map task真正的输入路径是"_har_src_files"所在目录。
jobDirectory：conf中的“har.job.dir”，就是"_har_src_files"所在文件夹。
5. 关于Map Task
Map Task的输入是"_har_src_files"文件中属于当前map处理的行。
map输出的key是当前文件或者文件夹名称的hash值，value是文件或者文件夹的meta信息。
如果当前行是"dir"，处理逻辑如下：
# 0 / dir 0000 1111 2222 3333 4444 sub1 sub2
①输出到reduce的信息
/ dir none 0 0 0000 1111 2222 3333 4444 sub1 sub2
"/"： 目前处理的路径
"dir none 0 0"：表示文件类型是dir
"0000 1111 2222 3333 4444 sub1 sub2"：表示"/"路径下包含的文件和路径
如果当前行为"file"，处理逻辑如下：
# 1066026506 /0000 file
① copy 文件"0000"到har文件内"part-X"中
② 输出到reduce信息
/0000 file part-1 0 1066026506
"/0000"：当前处理文件
"file"：当前处理的是一个文件
"part-1"：文件"0000"输出文件名
"0"：文件"0000"在"part-1"中起始偏移bytes
"1066026506"：问"0000"文件大小
6. 关于reduce
reduce的工作就是生成"_masterindex"、"_index"两个索引文件。
先说"_index"文件，它直接汇总并输出map端output的value值，如下：
/0000 file part-1 0 1066026506
/1111 file part-1 1066026506 1066026506
/2222 file part-1 2132053012 38268381
/3333 file part-1 2170321393 62016424
/4444 file part-0 0 54855349
/sub1 dir none 0 0 5555 dir1
/sub2 dir none 0 0 6666
/sub1/5555 file part-0 54855349 909247
/sub1/dir1 dir none 0 0 7777 8888
/sub2/6666 file part-2 0 95644473
/sub1/dir1/7777 file part-0 55764596 34193078
/sub1/dir1/8888 file part-0 89957674 2095606385
再说“_masterindex” ，它是"_index"文件的索引文件。每一行索引一批文件（每批1000个，不足1000个算也算一批）它的第一行为“1”，这个值是version信息，这也许HarFileSystem开发人员打算支持对har文件的更新留下的功能。
reduce的输入value是经过排序的，又因为key为value中path部分的hash，所以reduce的key值是追加变大的。
本例"_masterindex"：
1
#startIndex endIndex startPos indexStream.getPos()
0 771396412 0 493
startIndex：第一个文件startIndex(即文件path的hash）。默认值为0，处理玩一批文件后，会把endIndex赋值给startIndex。
endIndex ：最后一个文件的endIndex （即文件path的hash值）
startPos ：本批文件在"_index"文件中bytes偏移值
indexStream.getPos()：本批文件在"_index"中结束bytes值
-- heipark