我正在为以下问题语句寻找解决方案(在HADOOP 2.2+版本中)。
问题说明：
我们每天需要处理300多万个文件。我们是感兴趣的是捕获文件名以及文件中的数据。如何以最有效的方式处理这些数据？
我知道"CombineFileInputFormat"、"MultiFileInputSplit"one_answers"HAR文件布局"，但我不确定哪一个在性能方面会更好。
如果你知道还有其他更好的选择，请分享。
"处理"或"捕获"是什么意思？由于在所提供的上下文中，这几乎意味着任何事情，我会故意假设删除文件将满足您的要求(尽管可能不符合)，这样我就可以说明当提供的信息不足时会发生什么。
因此，基于这个目的，为了回答您的问题，处理所有数据文件的最有效方法是删除所有数据文件。这将"捕获"您的所有文件，包括文件名和数据。使用hadoop，这将是：
hadoop fs -rm -r /PATH/TO/FILES/TO/DELETE
但是，根据文件存储的位置和方式，您可能需要使用不同的方法来删除文件，例如：
TRUNCATE TABLE [tableName]
(如果您使用的是SQL数据库)
或：
rm -rf /path/to/files
(如果在本地linux文件系统上)
如果这个答案不能解决你当前的问题，那么请更具体地说明你想做什么，因为你的问题不明确。欢迎使用堆栈溢出。我们想帮忙，但我们无法理解你的想法。
以下是需要澄清的事项：
什么是"过程">"过程"一词可以有任何含义。试图连接文件？是否根据某些规则连接某些文件？计算聚合？过滤掉某些数据？加入数据？执行这些操作的组合？是否需要对文件进行重复数据消除或验证？操作是批量操作还是流操作？如果您正在考虑使用Hadoop，我希望您不是在处理流操作。
文件类型是什么，数据是什么它们是文本文件吗？二进制文件？Parquet文件？XML文件？JSON？CSV文件？它们是加密的吗？它们可能包含垃圾数据吗？如果它们都只是符号链接呢？如果不清楚文件/数据由什么组成，我们不知道如何比压缩或删除之类的通用操作更具体地"处理"文件。您对"HAR"规范的评论表明，这些数据与监控有关。然而，你问的是，这是否是正确的文件格式，但没有数据的细节或示例，也没有需要对数据进行什么处理，也没有以最有效的方式解决所有可能的问题的文件格式。(否则，任何人都只能使用一种文件格式。)
什么是"捕获">是否需要将数据保存到数据库中？SQL数据库？HBase？像DynamoDB这样的NoSQL数据库？是否需要将"捕获"的数据映射到另一个文件中？文件是否需要转换为JSON这样的结构化格式？操作是否需要输出特定的数据，如镶木地板文件？根据操作的内存需求，使用Spark或PySpark而不是Hadoop可能会获得100倍的加速。但我们需要更多的信息来更准确地提出这样的建议。确保将正确的技术用于正确的目的。
什么是"高效">"高效"是指算法运行时吗？这取决于需要计算的实际过程。或者"高效"是指内存还是存储？同样，这一点尚不清楚。
此外，在未来，我们还需要更多关于细节的上下文例如，如果提到Hadoop的特定版本，我们需要知道Hadoop的具体版本可能如何或为什么相关。据我们所知，Hadoop可能是一个完全不适合处理这么多文件的工具，因为例如Spark或Flink可能更合适。或者Elasticsearch。或者可能是图形技术。或者亚马逊Kinesis与Lambda。我们需要更多的信息来提出具体建议。
关于如何在此处提出有效的堆栈溢出问题，还有其他指南：https://stackoverflow.com/help/how-to-ask如果这个回答帖子看起来很苛刻，我很抱歉，但我建议你接受你需要在问题中提供更多细节的事实，并写一个新问题，让你重新审视。