hadoop可以创建自己的归档文件  即har文件（hadoop archive file）。下面的一个shell命令展示如何创建归档文件：

$ hadoop archive -archiveName geoway_portal.har /user/Administrator/geoway_port
al/（对这个目录下的文件进行归档）                 /tmp/（要保存的位置）
12/11/07 22:04:28 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201211070851_0001
12/11/07 22:04:29 INFO mapred.JobClient:  map 0% reduce 0%
12/11/07 22:04:46 INFO mapred.JobClient:  map 42% reduce 0%
12/11/07 22:04:58 INFO mapred.JobClient:  map 60% reduce 0%
12/11/07 22:05:04 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 0%
12/11/07 22:05:22 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 100%
12/11/07 22:05:24 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_201211070851_0001
12/11/07 22:05:24 INFO mapred.JobClient: Counters: 17
12/11/07 22:05:24 INFO mapred.JobClient:   Job Counters
12/11/07 22:05:24 INFO mapred.JobClient:     Launched reduce tasks=1
12/11/07 22:05:24 INFO mapred.JobClient:     Launched map tasks=1
12/11/07 22:05:24 INFO mapred.JobClient:   FileSystemCounters
12/11/07 22:05:24 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_READ=926
12/11/07 22:05:24 INFO mapred.JobClient:     HDFS_BYTES_READ=474439229
12/11/07 22:05:24 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_WRITTEN=1402
12/11/07 22:05:24 INFO mapred.JobClient:     HDFS_BYTES_WRITTEN=474438973
12/11/07 22:05:24 INFO mapred.JobClient:   Map-Reduce Framework
12/11/07 22:05:24 INFO mapred.JobClient:     Reduce input groups=7
12/11/07 22:05:24 INFO mapred.JobClient:     Combine output records=0
12/11/07 22:05:24 INFO mapred.JobClient:     Map input records=7
12/11/07 22:05:24 INFO mapred.JobClient:     Reduce shuffle bytes=0
12/11/07 22:05:24 INFO mapred.JobClient:     Reduce output records=0
12/11/07 22:05:24 INFO mapred.JobClient:     Spilled Records=14
12/11/07 22:05:24 INFO mapred.JobClient:     Map output bytes=424
12/11/07 22:05:24 INFO mapred.JobClient:     Map input bytes=569
12/11/07 22:05:24 INFO mapred.JobClient:     Combine input records=0
12/11/07 22:05:24 INFO mapred.JobClient:     Map output records=7
12/11/07 22:05:24 INFO mapred.JobClient:     Reduce input records=7

由上面的shell命令执行过程，在进行hadoop har文件归档的时候使用了MapReduce。需要注意的是：在创建archive文件后，源文件不会被更改或者删除。archive作为文件系统暴漏给外界。所以所有的fs shell命令都能在archive上运行，但是需要使用不同的URI。另外注意的是archive是不可改变的。所以重命名、删除和创建都会返回错误。

hadoop archive的URI是：

har://scheme-hostname:port/archivepath/fileinarchive。

如果想查看刚创建的归档文件，可以执行以下命令：

$ hadoop fs -lsr har:///tmp/geoway_portal.har
drw-r--r--   - Administrator supergroup          0 2012-11-07 22:05 /tmp/geoway_
portal.har/user
drw-r--r--   - Administrator supergroup          0 2012-11-07 22:05 /tmp/geoway_
portal.har/user/Administrator
drw-r--r--   - Administrator supergroup          0 2012-11-07 22:05 /tmp/geoway_
portal.har/user/Administrator/geoway_portal
-rw-r--r--  10 Administrator supergroup  419438592 2012-11-07 22:05 /tmp/geoway_
portal.har/user/Administrator/geoway_portal/SDE.DBF
-rw-r--r--  10 Administrator supergroup   54993818 2012-11-07 22:05 /tmp/geoway_
portal.har/user/Administrator/geoway_portal/likehua.zip
-rw-r--r--  10 Administrator supergroup       6144 2012-11-07 22:05 /tmp/geoway_
portal.har/user/Administrator/geoway_portal/tes2.dmp