如果MapReduce的input是一些小文件（文件size小于hdfs的默认block大小），那么MapReduce job将会为每一个小文件开启一个单独的map——最后导致有大量的map，而每一个map其实只处理一小部分数据，却花了很大的时间在map自身的启动和停止上。
以下的实验将会验证小文件数量对map数量的影响，以及input为har文件时map数量的情况。
实验一：WordCount——input为5个小文件
执行WordCount job：$hadoop jar hadoop-example.jar wordcount /input01 /output01
Job执行完后，我们可以看到该Job一共启动了5个map：
实验二：WordCount——input为6个小文件
执行WordCount job：$hadoop jar hadoop-example.jar wordcount /input01 /output01
Job执行完后，我们可以看到该Job一共启动了6个map：
实验三：WordCount——input为1个har文件，它包含了6个小文件
首先，我们把上面的6个小文件打包成为一个har文件：
hadoop archive -archiveName files.har -p /input01 /input-har
查看该har文件：
执行WordCount job：$hadoop jar hadoop-example.jar wordcount har://hdfs-host:9000/input-hars/files.har /output-hars
Job执行完后，我们可以看到该Job同样根据har包中的小文件数量一共启动了6个map：
从MapReduce job的角度看，har 文件并没有带来什么变化。但是，由于使用har文件归档小文件，hdfs上的文件数变少了，namenode的压力也变小了。
