第2节 mapreduce深入学习:14、mapreduce数据压缩-使用snappy进行压缩

文件压缩有两大好处,节约磁盘空间,加速数据在网络和磁盘上的传输。

方式一:在代码中进行设置压缩

代码:

FlowMain:
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 设置我们的map阶段的压缩
Configuration configuration = new Configuration();
configuration.set("mapreduce.map.output.compress","true");
configuration.set("mapreduce.map.output.compress.codec","org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec"); // 设置我们的reduce阶段的压缩
configuration.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress","true");
configuration.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type","RECORD");
configuration.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec","org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");
int run = ToolRunner.run(configuration, new FlowMain(), args);
System.exit(run);
}

方式二:配置全局的MapReduce压缩

我们可以修改mapred-site.xml配置文件,然后重启集群,以便对所有的mapreduce任务进行压缩(一般不这么配置)

map输出数据进行压缩

<property>

<name>mapreduce.map.output.compress</name>

<value>true</value>

</property>

<property>

<name>mapreduce.map.output.compress.codec</name>

<value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>

</property>

reduce输出数据进行压缩

<property>

  <name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress</name>

<value>true</value>

</property>

<property>

  <name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type</name>

<value>RECORD</value>

</property>

<property>

  <name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec</name>

<value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>

</property>

运行结果:生成如下的压缩文件。

注意:我们不方便人工打开这些压缩文件,但是程序会自动按照其后缀名解压缩这些文件,然后传递给下一步使用。

第2节 mapreduce深入学习:14、mapreduce数据压缩-使用snappy进行压缩的更多相关文章

  1. 第2节 mapreduce深入学习:6、MapReduce当中的计数器

    第2节 mapreduce深入学习:6. MapReduce当中的计数器 计数器是收集作业统计信息的有效手段之一,用于质量控制或应用级统计.计数器还可辅助诊断系统故障.如果需要将日志信息传输到map ...

  2. 第2节 mapreduce深入学习:8、手机流量汇总求和

    第2节 mapreduce深入学习:8.手机流量汇总求和 例子:MapReduce综合练习之上网流量统计. 数据格式参见资料夹 需求一:统计求和 统计每个手机号的上行流量总和,下行流量总和,上行总流量 ...

  3. 第2节 mapreduce深入学习:7、MapReduce的规约过程combiner

    第2节 mapreduce深入学习:7.MapReduce的规约过程combiner 每一个 map 都可能会产生大量的本地输出,Combiner 的作用就是对 map 端的输出先做一次合并,以减少在 ...

  4. 第2节 mapreduce深入学习:4, 5

    第2节 mapreduce深入学习:4.mapreduce的序列化以及自定义排序 序列化(Serialization)是指把结构化对象转化为字节流. 反序列化(Deserialization)是序列化 ...

  5. 第2节 mapreduce深入学习:2、3

    第2节 mapreduce深入学习:2.MapReduce的分区:3.分区案例的补充完成运行实现 在MapReduce中,通过我们指定分区,会将同一个分区的数据发送到同一个reduce当中进行处理,例 ...

  6. Hadoop MapReduce编程学习

    一直在搞spark,也没时间弄hadoop,不过Hadoop基本的编程我觉得我还是要会吧,看到一篇不错的文章,不过应该应用于hadoop2.0以前,因为代码中有  conf.set("map ...

  7. hadoop学习(七)----mapReduce原理以及操作过程

    前面我们使用HDFS进行了相关的操作,也了解了HDFS的原理和机制,有了分布式文件系统我们如何去处理文件呢,这就的提到hadoop的第二个组成部分-MapReduce. MapReduce充分借鉴了分 ...

  8. MapReduce教程(一)基于MapReduce框架开发<转>

    1 MapReduce编程 1.1 MapReduce简介 MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算,用于解决海量数据的计算问题. MapReduce分成了两个部分: ...

  9. Migrating from MapReduce 1 (MRv1) to MapReduce 2 (MRv2, YARN)...

    This is a guide to migrating from Apache MapReduce 1 (MRv1) to the Next Generation MapReduce (MRv2 o ...

随机推荐

  1. Python进程、线程、协程的对比

    1. 执行过程 每个线程有一个程序运行的入口.顺序执行序列和程序的出口.但是线程不能够独立执行,必须依存在进程中,由进程提供多个线程执行控制.每个线程都有他自己的一组CPU寄存器,称为线程的上下文,该 ...

  2. 洛谷P1527 矩阵乘法——二维树状数组+整体二分

    题目:https://www.luogu.org/problemnew/show/P1527 整体二分,先把所有询问都存下来: 然后二分一个值,小于它的加到二维树状数组的前缀和里,判断一遍所有询问,就 ...

  3. MQTT、CoAP

    实时协议是物联网的一项根本性技术,在物联网领域发挥了重大的作用.目前物联网设备所广泛使用的四大实时协议:XMPP.HTTP.CoAP以及MQTT等可谓各擅所长.亦各有弊端. 那么在万物互联的时代,谁主 ...

  4. QT笔记-布局

    1 QT中使用布局器QLayout布局 2自动计算各个空间的大小和位置 采用的既定policy策略来调整子窗口的大小和位置 3QHBoxLayout横向布局  QVBoxLayout纵向布局 QHBo ...

  5. Pascal之while

    program Project1; {$APPTYPE CONSOLE} uses SysUtils; begin { TODO -oUser -cConsole Main : Insert code ...

  6. Ubuntu 14.04 配置 Java SE jdk-7u55 (转载)

    转自:http://blog.csdn.net/tecn14/article/details/24797545 JDK  目前最新版为jdk-8u5,这次没有选择安装最新的jdk8,而是要安装jdk7 ...

  7. python 模块 module 规范

    # /usr/bin/python # -*- coding=utf-8 -*- """This is a standard module""&quo ...

  8. bzoj 1797: [Ahoi2009]Mincut 最小割【tarjan+最小割】

    先跑一遍最大流,然后对残量网络(即所有没有满流的边)进行tarjan缩点. 能成为最小割的边一定满流:因为最小割不可能割一半的边: 连接s.t所在联通块的满流边一定在最小割里:如果不割掉这条边的话,就 ...

  9. Akka源码分析-Serialization

    今天我们来谈一下akka的序列化框架,其实序列化.反序列化是一个老生常谈的问题,那么我们为什么还要研究一下akka的序列化框架呢?不就是使用哪种序列化.反序列化方法的区别么?其实刚开始的时候我也是这么 ...

  10. 【SpringCloud构建微服务系列】使用Spring Cloud Config统一管理服务配置

    一.为什么要统一管理微服务配置 对于传统的单体应用而言,常使用配置文件来管理所有配置,比如SpringBoot的application.yml文件,但是在微服务架构中全部手动修改的话很麻烦而且不易维护 ...