Hadoop Archive（HAR）是一种用于存储大量文件的归档格式，它可以将多个小文件打包成一个大的归档文件，从而提高存储和检索效率。然而，HAR文件的结构并不直接支持快速检索，因为它主要是为了提高存储效率而设计的。要实现快速检索，你可以考虑以下方法：
使用索引：为HAR文件中的文件创建索引，以便在检索时能够快速定位到目标文件。你可以使用Elasticsearch、Apache Solr等搜索引擎来实现这一目标。这些搜索引擎可以为HAR文件中的文件创建索引，并提供高效的搜索功能。
将HAR文件拆分为多个小文件：将HAR文件拆分为多个小文件，这样每个文件都可以单独检索。这种方法可以提高检索速度，但可能会降低存储效率。你可以使用Hadoop的fsck命令来查看HAR文件的结构，并根据需要将其拆分为多个小文件。
使用分布式搜索引擎：使用分布式搜索引擎（如Elasticsearch、Apache Solr等）来对HAR文件进行检索。这些搜索引擎可以将HAR文件中的文件索引到内存中，从而提高检索速度。你可以将HAR文件上传到分布式文件系统（如HDFS）中，然后使用分布式搜索引擎来对其进行检索。
使用MapReduce进行检索：如果你需要对HAR文件执行复杂的查询，可以使用MapReduce框架来实现。MapReduce可以将查询任务分发到多个节点上并行处理，从而提高检索速度。你可以编写自定义的MapReduce作业来对HAR文件中的文件进行检索。
总之，要实现Hadoop Archive的快速检索，你需要结合多种技术和方法。你可以根据自己的需求选择合适的方法，以提高检索速度和效率。