hadoop 中对Vlong 和 Vint的压缩方法】的更多相关文章

hadoop 中对java的基本类型进行了writeable的封装,并且所有这些writeable都是继承自WritableComparable的,都是可比较的:并且,它们都有对应的get() 和 set()方法, 其中对整型(int 和 long)进行编码的时候,有固定长度格式(intWritable和LongWritable)和可变长度格式(VIntWritable 和 VLongWritable),其中VIntWritable和VLongWritable的编码规则是一样的, 所以VIntW…
Hadoop环境搭建成功后,一般会运行一个小例子,这时候就涉及到了对HDFS文件系统的操作,对于刚开始学习Hadoop的初学者一般会多次的进行name节点的格式化操作,最后导致上传文件会抛出异常,通过jps命令查看会发现除了DataNode进程外其他进程都在正常运行,所以格式化只能进行一次,后续的集群启动或者操作均不需要格式化操作,具体解决方法如下: 首先保证没有重要数据的情况下彻底删除定义好的hadoop工作目录下的dfs.data.mapred这三个目录,删除之后重新格式化 hadoop n…
Ubuntu下设置环境变量有三种方法,一种用于当前终端,一种用于当前用户,一种用于所有用户: 一:用于当前终端: 在当前终端中输入:export PATH=$PATH:<路径> 不过上面的方法只适用于当前终端,一旦当前终端关闭或在另一个终端中,则无效. 二:用于当前用户: 在用户主目录下有一个 .bashrc 隐藏文件,可以在此文件中加入 PATH 的设置如下: vi ~/.bashrc 加入: export PATH=<路径>:$PATH 如果要加入多个路径,只要: export…
在hadoop中使用lzo的压缩算法可以减小数据的大小和数据的磁盘读写时间,不仅如此,lzo是基于block分块的,这样他就允许数据被分解成chunk,并行的被hadoop处理.这样的特点,就可以让lzo在hadoop上成为一种非常好用的压缩格式. lzo本身不是splitable的,所以当数据为text格式时,用lzo压缩出来的数据当做job的输入是一个文件作为一个map.但是sequencefile本身是分块的,所以sequencefile格式的文件,再配上lzo的压缩格式,就可实现lzo文…
在比较四中压缩方法之前,先来点干的,说一下在MapReduce的job中怎么使用压缩. MapReduce的压缩分为map端输出内容的压缩和reduce端输出的压缩,配置很简单,只要在作业的conf中配置即可 //配置压缩 conf.setBoolean("mapred.out.compress", true);//配置map输出的压缩 conf.setBoolean("mapred.output.compress", true); //配置reduce输出的压缩…
附录A.10 LZOP LZOP是一种压缩解码器,在MapReduce中可以支持可分块的压缩.第5章中有一节介绍了如何应用LZOP.在这一节中,将介绍如何编译LZOP,在集群做相应配置. A.10.1 获得更多的信息 表A.12 有用的资源 描述 URL地址 Twitter有关于LZOP的博客文章,包括一些统计信息和安装指南 http://bit.ly/dfEvGn Todd Lipcon的LZO GitHub库.  https://github.com/toddlipcon/hadoop-lz…
近期在做数据分析的时候.须要在mapreduce中调用c语言写的接口.此时就须要把动态链接库so文件分发到hadoop的各个节点上,原来想自己来做这个分发,大概过程就是把so文件放在hdfs上面,然后做mapreduce的时候把so文件从hdfs下载到本地,但查询资料后发现hadoop有对应的组件来帮助我们完毕这个操作,这个组件就是DistributedCache,分布式缓存,运用这个东西能够做到第三方文件的分发和缓存功能,以下具体解释: 假设我们须要在map之间共享一些数据,假设信息量不大,我…
原文链接:开启hadoop和Hbase集群的lzo压缩功能 问题导读: 1.如何启动hadoop.hbase集群的压缩功能? 2.lzo的作用是什么? 3.hadoop配置文件需要做哪些修改? 首先我们明白一个概念: LZO 是致力于解压速度的一种数据压缩算法,LZO 是 Lempel-Ziv-Oberhumer 的缩写. 安装前: # yum -y install  lzo-devel zlib-devel  gcc autoconf automakelibtool lzo-2.06.tar.…
本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/hadoop-writable-interface.html,转载请注明源地址. 简介 序列化和反序列化就是结构化对象和字节流之间的转换,主要用在内部进程的通讯和持久化存储方面. 通讯格式需求 hadoop在节点间的内部通讯使用的是RPC,RPC协议把消息翻译成二进制字节流发送到远程节点,远程节点再通过反序列化把二进制流转成原始的信息.RPC的序列化需要实现以下几点: 1.压缩,可以起到压缩的效果,占用的宽带资源要…
1.解析Partition Map的结果,会通过partition分发到Reducer上,Reducer做完Reduce操作后,通过OutputFormat,进行输出,下面我们就来分析参与这个过程的类. Mapper的结果,可能送到Combiner做合并,Combiner在系统中并没有自己的基类,而是用Reducer作为Combiner的基类,他们对外的功能是一样的,只是使用的位置和使用时的上下文不太一样而已.Mapper最终处理的键值对<key, value>,是需要送到Reducer去合并…