简介

启用lzo

    启用lzo的压缩方式对于小规模集群是很有用处,压缩比率大概能降到原始日志大小的1/3。同时解压缩的速度也比较快。

安装lzo

lzo并不是linux系统原生支持,所以需要下载安装软件包。这里至少需要安装3个软件包:lzo, lzop, hadoop-gpl-packaging。

 增加索引

    gpl-packaging的作用主要是对压缩的lzo文件创建索引,否则的话,无论压缩文件是否大于hdfs的block大小,都只会按照默认启动2个map操作

安装lzop native library

[root@localhost ~]#  wget http://www.oberhumer.com/opensource/lzo/download/lzo-2.06.tar.gz

[root@localhost ~]#  tar -zxvf lzo-2.06.tar.gz

[root@localhost ~]#  cd lzo-2.06

[root@localhost ~]#  export CFLAGS=-m64

[root@localhost ~]#  ./configure -enable-shared -prefix=/usr/local/hadoop/lzo/

[root@localhost ~]# make && sudo make install

编译完lzo包之后,将/usr/local/hadoop/lzo目录下生成的所有文件打包,并同步到集群中的所有机器上。

在编译lzo包的时候,需要一些环境,可以用下面的命令安装好lzo编译环境

[root@localhost ~]# yum -y install lzo-devel zlib-devel gcc autoconf automake libtool

安装hadoop-lzo

下载Twitter hadoop-lzo,解压后的文件夹名为hadoop-lzo-master


[root@localhost ~]#  wget https://github.com/twitter/hadoop-lzo/archive/master.zip
[root@localhost ~]# unzip master

也可以通过git,你也可以用下面的命令去下载

[root@localhost ~]#  git clone https://github.com/twitter/hadoop-lzo.git
hadoop-lzo中的pom.xml依赖修改成Hadoop 2.9.2
<properties>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
<hadoop.current.version>2.9.2</hadoop.current.version>
<hadoop.old.version>1.0.4</hadoop.old.version>
</properties>
然后进入hadoop-lzo-master目录,依次执行下面的命令
[root@localhost ~]# export CFLAGS=-m64

[root@localhost ~]# export CXXFLAGS=-m64

[root@localhost ~]# export C_INCLUDE_PATH=/usr/local/hadoop/lzo/include

[root@localhost ~]# export LIBRARY_PATH=/usr/local/hadoop/lzo/lib

[root@localhost ~]# mvn clean package -Dmaven.test.skip=true

[root@localhost ~]# cd target/native/Linux-amd64-64

[root@localhost ~]# tar -cBf - -C lib . | tar -xBvf - -C ~

[root@localhost ~]# cp ~/libgplcompression* $HADOOP_HOME/lib/native/

[root@localhost ~]# cp target/hadoop-lzo-0.4.18-SNAPSHOT.jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/common/

其实在tar -cBf – -C lib . | tar -xBvf – -C ~命令之后,会在~目录下生成一下几个文件
其中libgplcompression.so和libgplcompression.so.0是链接文件,指向libgplcompression.so.0.0.0
[root@localhost ~]# ls -l
1-rw-r--r-- 1 libgplcompression.a
2-rw-r--r-- 1 libgplcompression.la
3lrwxrwxrwx 1 libgplcompression.so -> libgplcompression.so.0.0.0
4lrwxrwxrwx 1 libgplcompression.so.0 -> libgplcompression.so.0.0.0
5-rwxr-xr-x 1 libgplcompression.so.0.0.0

刚生成的libgplcompression*和target/hadoop-lzo-0.4.18-SNAPSHOT.jar同步到集群中的所有机器对应的目录。

scp -r hadoop-lzo-0.4.21-SNAPSHOT.jar root@node02:$HADOOP_HOME/share/hadoop/common/
scp -r libgplcompression* root@node03:$HADOOP_HOME/lib/native/

配置hadoop环境变量

1、在Hadoop中的$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh加上下面配置

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/hadoop/lzo/lib

2、在$HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml加上如下配置

<property>
<name>io.compression.codecs</name>
<value>org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec</value>
</property>
<property>
<name>io.compression.codec.lzo.class</name>
<value>com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec</value>
</property>
3、在$HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml加上如下配置
<property>
<name>mapred.compress.map.output</name>
<value>true</value>
</property> <property>
<name>mapred.map.output.compression.codec</name>
<value>com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec</value>
</property> <property>
<name>mapred.child.env</name>
<value>LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/hadoop/lzo/lib</value>
</property>

4.将刚刚修改的配置文件全部同步到集群的所有机器上,并重启Hadoop集群,这样就可以在Hadoop中使用lzo

验证lzo(通过hive测试)

创建lzo表

CREATE TABLE lzo (
  ip STRING,
  user STRING,
  time STRING,
  request STRING,
  status STRING,
  size STRING,
  rt STRING,
  referer STRING,
  agent STRING,
  forwarded String
)
partitioned by (
  date string,
  host string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
STORED AS INPUTFORMAT "com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInputFormat"
OUTPUTFORMAT "org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat";

导入数据

LOAD DATA Local INPATH '/home/hadoop/data/access_20151230_25.log.lzo' INTO TABLE lzo PARTITION(date=20151229,host=25);

/home/hadoop/data/access_20151219.log文件的格式如下:

xxx.xxx.xx.xxx  -       [23/Dec/2015:23:22:38 +0800]    "GET /ClientGetResourceDetail.action?id=318880&token=Ocm HTTP/1.1"   200     199     0.008   "xxx.com"        "Android4.1.2/LENOVO/Lenovo A706/ch_lenovo/80"
"-"

直接采用lzop  /home/hadoop/data/access_20151219.log即可生成lzo格式压缩文件/home/hadoop/data/access_20151219.log.lzo

索引LZO文件

1. 批量lzo文件修改

$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar
/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/hadoop-lzo-0.4.20-SNAPSHOT.jar
com.hadoop.compression.lzo.DistributedLzoIndexer
/user/hive/warehouse/lzo

2. 单个lzo文件修改

$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar
/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/hadoop-lzo-0.4.20-SNAPSHOT.jar
com.hadoop.compression.lzo.LzoIndexer
/user/hive/warehouse/lzo/20151228/lzo_test_20151228.lzo
利用hive执行mr任务
set hive.exec.reducers.max=10;
set mapred.reduce.tasks=10;
select ip,rt from nginx_lzo limit 10;
在hive的控制台能看到类似如下格式输出,就表示正确了!
hive> set hive.exec.reducers.max=10;
hive> set mapred.reduce.tasks=10;
hive> select ip,rt from lzo limit 10;

Total MapReduce jobs = 1
Launching Job 1 out of 1
Number of reduce tasks is set to 0 since there's no reduce operator
Starting Job = job_1388065803340_0009, Tracking URL = http://mycluster:8088/proxy/application_1388065803340_0009/
Kill Command = /home/hadoop/hadoop-2.2.0/bin/hadoop job -kill job_1388065803340_0009
Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 1; number of reducers: 0
2013-12-27 09:13:39,163 Stage-1 map = 0%, reduce = 0%
2013-12-27 09:13:45,343 Stage-1 map = 100%, reduce = 0%, Cumulative CPU 1.22 sec
2013-12-27 09:13:46,369 Stage-1 map = 100%, reduce = 0%, Cumulative CPU 1.22 sec
MapReduce Total cumulative CPU time: 1 seconds 220 msec
Ended Job = job_1388065803340_0009
MapReduce Jobs Launched:
Job 0: Map: 1 Cumulative CPU: 1.22 sec HDFS Read: 63570 HDFS Write: 315 SUCCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 1 seconds 220 msec
OK
xxx.xxx.xx.xxx "XXX.com"
Time taken: 17.498 seconds, Fetched: 10 row(s)

修改使用中hive表的输入输出格式

ALTER TABLE lzo SET FILEFORMAT  

INPUTFORMAT 'com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInputFormat'  

OUTPUTFORMAT "org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat"  

SERDE "org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe";
												

hadoop支持lzo完整过程的更多相关文章

  1. hadoop 支持 LZO 压缩配置

    1)hadoop 本身并不支持 lzo 压缩,故需要使用 twitter 提供的 hadoop-lzo 开源组件.hadoop lzo 需依赖 hadoop 和 lzo 进行编译,编译步骤如下. 编译 ...

  2. Hadoop支持LZO

    0. 环境准备 maven(下载安装,配置环境变量,修改sitting.xml加阿里云镜像)gcc-c++zlib-develautoconfautomakelibtool通过yum安装即可 yum ...

  3. Hadoop添加LZO压缩支持

    启用lzo的压缩方式对于小规模集群是很有用处,压缩比率大概能降到原始日志大小的1/3.同时解压缩的速度也比较快. 安装 准备jar包 1)先下载lzo的jar项目https://github.com/ ...

  4. hadoop的lzo支持

    目录 1.下载相关文件: 2.Configure LZO to build a shared library (required) and use a package-specific prefix ...

  5. Hadoop之 MapReducer工作过程

    1. 从输入到输出 一个MapReducer作业经过了input,map,combine,reduce,output五个阶段,其中combine阶段并不一定发生,map输出的中间结果被分到reduce ...

  6. StartSSL免费SSL证书申请和账户注册完整过程

    StartSSL算是比较早提供免费SSL证书的第三方提供商,我们可以免费申请且免费续期使用到有需要HTTPS网址的用户.关于网站使用SSL证书主要还是因为谷歌在向导说明中提到如果一个网站使用到SSL证 ...

  7. hadoop输出lzo文件并添加索引

    public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); ...

  8. Linux内核编译完整过程

    Linux内核编译完整过程 通过网上的资料我自己的实际内核编译,我把对Linux内核编译的过程写在这里,也许对其他的Linux爱好者的编译学习有些帮助,其中很大部分是网上的资料,另外就是我在实际编译过 ...

  9. Hadoop配置lzo

    编译: 0. 环境准备 maven(下载安装,配置环境变量,修改sitting.xml加阿里云镜像) gcc-c++ zlib-devel autoconf automake libtool 通过yu ...

随机推荐

  1. Spark:常用transformation及action,spark算子详解

    常用transformation及action介绍,spark算子详解 一.常用transformation介绍 1.1 transformation操作实例 二.常用action介绍 2.1 act ...

  2. 第2层交换和生成树协议(STP)__第2层的3种交换功能

    地址学习(Address Learning):第2层交换机和网桥能够记住在一个接口上所收到的每个帧的源设备硬件地址,而且它们会将这个硬件地址信息输入到被称为转发/过滤表的MAC数据库中. 转发/过滤决 ...

  3. DEDECMS:解决无法上传图片(在后台插入图片时提示类型不允许)

    在include/uploadsafe.inc.php里把 $imtypes = array ( "image/pjpeg", "image/jpeg", &q ...

  4. 爬虫入门到放弃系列02:html网页如何解析

    前言 上一篇文章讲了爬虫的概念,本篇文章主要来讲述一下如何来解析爬虫请求的网页内容. 一个简单的爬虫程序主要分为两个部分,请求部分和解析部分.请求部分基本一行代码就可以搞定,所以主要来讲述一下解析部分 ...

  5. 深入Jar包:Gradle构建可执行jar包与访问jar包中文件夹与文件

    前言 Java的跨平台功能听起来很诱人可口,号称"Write Once,Run Everywhere",实际上是"Run Once,Debug Everywh" ...

  6. C++typename的由来和用法

  7. 2019牛客暑期多校训练营(第十场)F.Popping Balloons(线段树)

    题意:现在给你n个点 现在让你横着划三条线间距为r 然后竖着划三条线间距同样为r 现在让你求经过最多的点数 思路:我们首先建一棵关于y区间的线段树 然后枚举x轴 每次更新重叠的点 然后再更新回去 找一 ...

  8. codeforces628D. Magic Numbers (数位dp)

    Consider the decimal presentation of an integer. Let's call a number d-magic if digit d appears in d ...

  9. Qt内部的d指针和q指针手把手教你实现

    Qt内部的d指针和q指针 在讲Qt的D指针之前让我们来简单的解释一下D指针出现的目的,目的是什么呢?保证模块间的二进制兼容. 什么是二进制兼容呢,简单说就是如果自己的程序使用了第三方模块,二进制兼容可 ...

  10. 生成不带签名(BOM)的UTF8格式的XML

    生成XML的一种方法如下: using System.Xml; private void SaveXML(string savePath) { XmlWriterSettings setting = ...