转载请标明出处:hadoop深入研究:(七)——压缩 文件压缩主要有两个好处,一是减少了存储文件所占空间,另一个就是为数据传输提速.在hadoop大数据的背景下,这两点尤为重要,那么我现在就先来了解下hadoop中的文件压缩. hadoop里支持很多种压缩格式,我们看一个表格: DEFLATE是同时使用了LZ77算法与哈夫曼编码(Huffman Coding)的一个无损数据压缩算法,源代码可以在zlib库中找到.gzip是以DEFLATE算法为基础扩展出来的一种算法. 所有的压缩算法都是空间和时…

转载请注明来源地址:http://blog.csdn.net/lastsweetop/article/details/9123155 简介 我们在hadoop深入研究:(一)——hdfs介绍里已讲过,hdfs并不擅长存储小文件,因为每个文件最少一个block,每个block的元数据都会在namenode节点占用内存,如果存在这样大量的小文件,它们会吃掉namenode节点的大量内存. hadoop Archives可以有效的处理以上问题,他可以把多个文件归档成为一个文件,归档成一个文件后还可以透…

hadoop深入研究:(十三)--序列化框架 Mapreduce之序列化框架(转自http://blog.csdn.net/lastsweetop/article/details/9376495) 框架简介 大部分的MapReduce程序都使用Writable键–值对作为输入和输出,但这并不是Hadoop强制使用的,其他序列化机制也能和Hadoop配合,并应用于MapReduce中. 目前,除了前面介绍过的Java序列化机制和Hadoop使用的Writable机制,还流行其他序列化框架,如Had…

Hadoop基础-SequenceFile的压缩编解码器 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.Hadoop压缩简介 1>.文件压缩的好处 第一:较少存储文件占用的磁盘空间,这样就加速数据在磁盘中的传输(比如源文件1G,经过压缩后只有10M,那么文件传输起来就相当的快啦!) 第二:节省网络带宽,很多时候将数据压缩不仅仅是为了存储,还是为了节省网络带块,在传输数据的时候,先将数据进行压缩处理再发送给接收端,接收端接到数据后会进解压操作,从而拿到真正的数据. 2>.…

简单回顾一下,前面我们首页动态文件index.PHP调用arc.partview.class.php来初始化首页模板 arc.partview.class.php通过SetTemplet调用DedeTagParse,在设置首页模板的时候,解析了模板,并生成模板的缓存或者说序列化文件.虽然模板被解析了,但是这种解析的只是把所有标签在模板中的位置以及他们的参数记录下来,并没有填充数据,接下来估计就要干这些事情了. 我们回到partview的SetTemplet方法,从$this->dtp->Loa…

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…

背景 刚毕业那几年有幸进入了当时非常热门的某社交网站,在数据平台部从事大数据开发相关的工作.从日志收集.存储.数据仓库建设.数据统计.数据展示都接触了一遍,比较早的赶上了大数据热这波浪潮.虽然今天的人工智能的热度要远高于大数据,但是大家还是不能否定大数据在人工智能中不可取代的地位. 话回正题,当时遇到了一个需要解决的问题就是如何快速对日志进行压缩.那时一天的日志量大概是3TB左右,共100+种日志,最大的一个日志一天要1TB,最小的日志只有几十M.统计需求大部分是用HIVE完成,HIVE中的表每…

想想一下,当你需要处理500TB的数据的时候,你最先要做的是存储下来.你是选择源文件存储呢?还是处理压缩再存储?很显然,压缩编码处理是必须的.一段刚刚捕获的60分钟原始视屏可能达到2G,经过压缩处理可以减至500MB左右,一张单反照片可能有5MB,经过压缩之后只有400KB,而质量不会发生明显的损失. hadoop面临的情况也是一样的,大量的数据需要存储在磁盘或者内存中,进行压缩是一种经济的方法.对数据文件进行压缩,可以有效减少存储文件所需的空间,并加快数据在网络上或者到磁盘上的传输速度.在Ha…

想想一下,当你须要处理500TB的数据的时候,你最先要做的是存储下来. 你是选择源文件存储呢?还是处理压缩再存储?非常显然,压缩编码处理是必须的.一段刚刚捕获的60分钟原始视屏可能达到2G,经过压缩处理能够减至500MB左右.一张单反照片可能有5MB.经过压缩之后仅仅有400KB,而质量不会发生明显的损失. hadoop面临的情况也是一样的,大量的数据须要存储在磁盘或者内存中,进行压缩是一种经济的方法.对数据文件进行压缩,能够有效降低存储文件所需的空间,并加快数据在网络上或者到磁盘上的传输速度.…

在nginx的配置文件nginx.conf中,我们在配置server的时候,会配置一下location指令,这个location指令是提供给用户来配置对于符合指令的http请求,采用该指令内部的处理方式.这里面分成两步 第一步:nginx系统分析用户定义nginx.conf中server的location,将配置信息保存在内存里面,保存的数据结构方式可以参考前面第五部分说的. location ~ \.php$ { root html; fastcgi_pass ; fastcgi_index…