一.目的 a. 减小磁盘占用 b. 加速网络IO 二.几个常用压缩算法 是否可切分:是指压缩后的文件能否支持在任意位置往后读取数据. 各种压缩格式特点: 压缩算法都需要权衡 空间/时间 :压缩率越高,就需要更多的压缩解压缩时间:压缩时有9个级别来控制:1为优化压缩速度,9为优化压缩率(如 gzip -1 file); 相比之下 gzip是一个空间/时间都比较适中的压缩算法:bzip2特点是压缩率高,且可切分:LZO/LZ4/Snappy压缩速度快,比gzip快一个数量级,且LZ4和Snappy又

hadoop对于压缩文件的支持及算法优缺点   hadoop对于压缩格式的是透明识别,我们的MapReduce任务的执行是透明的,hadoop能够自动为我们 将压缩的文件解压,而不用我们去关心. 如果我们压缩的文件有相应压缩格式的扩展名(比如lzo,gz,bzip2等),hadoop就会根据扩展名去选择解码器解压. 压缩格式 工具 算法 文件扩展名 多文件 可分割性 DEFLATE 无 DEFLATE .deflate 不 不 gzip gzip DEFLATE .gz 不 不 ZIP zip

hadoop的压缩解压缩 hadoop对于常见的几种压缩算法对于我们的mapreduce都是内置支持,不需要我们关心.经过map之后,数据会产生输出经过shuffle,这个时候的shuffle过程特别需要消耗网络资源,它传输的数据量越少,对作业的运行时间越有意义,在这种情况下,我们可以对输出进行一个压缩.输出压缩之后,reducer就要接收,然后再解压,reducer处理完之后也需要做输出,也可以做压缩.对于我们程序而言,输入的压缩是我们原来的,不是程序决定的,因为输入源就是这样子,reduce

转载:https://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2012/04/22/2465580.html hadoop对于压缩格式的是透明识别,我们的MapReduce任务的执行是透明的,hadoop能够自动为我们 将压缩的文件解压,而不用我们去关心. 如果我们压缩的文件有相应压缩格式的扩展名(比如lzo,gz,bzip2等),hadoop就会根据扩展名去选择解码器解压. hadoop对每个压缩格式的支持,详细见下表:  压缩格式  工具  算法  文件扩展名  

1. Hadoop的文件压缩需求 文件压缩对于大容量的分布式存储系统而言是必须的,它能带来两个好处: 1)减少了文件所需的存储空间: 2)加快了文件在网络上或磁盘间的传输速度. 2. Hadoop支持的压缩格式 首先看一下 Hadoop 常见压缩格式,如DEFLATE.Gzip.bzip2.LZO.LZ4.Snappy等. 1)gzip压缩 优点:压缩率比较高,而且压缩/解压速度也比较快:hadoop本身支持,在应用中处理gzip格式的文件就和直接处理文本一样:有hadoop native库:大

下篇解压缩:使用Hadoop API 解压缩 HDFS文件 起因: 集群磁盘剩余空间不足. 删除了存储在HDFS上的,一定时间之前的中间结果,发现并不能释放太多空间,查看计算业务,发现,每天的日志存在数量竟然是10份./惊恐 /a/log=20180101   #每日原始日志 /b/log=20180101  #每日原始日志,做了清洗 /c/log=20180101  #清洗后的日志移到这里使用 /opt/backup/log=20180101  每日原始日志压缩 四个地方存储了原始日志(每天3

最近在处理离线数据导入HBase的问题,涉及从Hdfs中读取gz压缩文件,把思路记录下来,以作备用.具体代码如下: package org.dba.util; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.io.PrintStream; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; impo

5.2 基于压缩的高效存储 (仅包括技术25,和技术26) 数据压缩可以减小数据的大小,节约空间,提高数据传输的效率.在处理文件中,压缩很重要.在处理Hadoop的文件时,更是如此.为了让Hadoop更高效处理文件,就需要选择一个合适的压缩编码器,加快作业运行,增加集群的数据存储能力. 技术25 为待处理数据选择正确的压缩编码器在HDFS上使用压缩并不像ZFS文件系统上那样透明,特别是在处理那些可分块的压缩文件时.(这些将在本章中稍后介绍.)由于Avro和SequenceFiles等文件格式提供

Hadoop权威指南:压缩 [TOC] 文件压缩的两个好处: 减少储存文件所需要的磁盘空间 加速数据在网络和磁盘上的传输 压缩格式总结: 压缩格式 工具 算法 文件扩展名 是否可切分 DEFLATE 无 DEFLATE .deflate 否 Gzip gzip DEFLATE .gz 否 bzip2 bzip2 bzip2 .bz2 是 LZO lzop LZO .lzo 否 LZ4 无 LZ4 .lz4 否 Snappy 无 Snappy .snapp 否 上述表中的所有压缩工具都提供9个不同

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

为什幺要压缩? 压缩会提高计算速度?这是因为mapreduce计算会将数据文件分散拷贝到所有datanode上,压缩可以减少数据浪费在带宽上的时间,当这些时间大于压缩/解压缩本身的时间时,计算速度就会提高了.     hadoop的压缩除了将输入文件进行压缩外,hadoop本身还可以在计算过程中将map输出以及将reduce输出进行压缩. 合理设置Map和Reduce个数:通过设置分片大小

1.CompressionCodecFactory简介 当在读取一个压缩文件的时候,可能并不知道压缩文件用的是哪种压缩算法,那么无法完成解压任务.在Hadoop中,CompressionCodecFactory通过使用其getCodec()方法,可以通过文件扩展名映射到一个与其对应的CompressionCodec类,如README.txt.gz通过getCodec()方法后,GipCodec类.关于Hadoop的压缩,可以参考我的博文<Hadoop压缩>http://www.cnblogs.

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.

命令基本格式: hadoop fs -cmd < args > 1.ls hadoop fs -ls / 列出hdfs文件系统根目录下的目录和文件 hadoop fs -ls -R / 列出hdfs文件系统所有的目录和文件 2.put hadoop fs -put < local file > < hdfs file > hdfs file的父目录一定要存在,否则命令不会执行 hadoop fs -put < local file or dir >...&l

不多说,直接上代码. Hadoop 自身提供了几种机制来解决相关的问题,包括HAR,SequeueFile和CombineFileInputFormat. Hadoop 自身提供的几种小文件合并机制 Hadoop HAR 将众多小文件打包成一个大文件进行存储,并且打包后原来的文件仍然可以通过Map-reduce进行操作,打包后的文件由索引和存储两大部分组成         缺点:一旦创建就不能修改,也不支持追加操作,还不支持文档压缩,当有新文件进来以后,需要重新打包.     SequeuesF

1.什么是分布式文件系统? 管理网络中跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统. 2.为什么需要分布式文件系统了? 原因很简单,当数据集的大小超过一台独立物理计算机的存储能力时候,就有必要对它进行分区(partition)并存储到若干台单独计算机上. 3.分布式系统比传统的文件的系统更加复杂 因为分布式文件系统架构在网络之上,因此分布式系统引入了网络编程的复杂性,所以分布式文件系统比普通文件系统更加复杂. 4.Hadoop的文件系统 很多童鞋会把hdfs等价于hadoop的文件系统,其实ha

5.1 小文件 大数据这个概念似乎意味着处理GB级乃至更大的文件.实际上大数据可以是大量的小文件.比如说,日志文件通常增长到MB级时就会存档.这一节中将介绍在HDFS中有效地处理小文件的技术. 技术24 使用Avro存储多个小文件假定有一个项目akin在google上搜索图片,并将数以百万计的图片存储分别在HDFS中.很不幸的是,这样做恰好碰上了HDFS和MapReduce的弱项,如下: Hadoop的NameNode将所有的HDFS元数据保存在内存中以加快速度.Yahoo估计平均每个文件需要6

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

1.什么是分布式文件系统? 管理网络中跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统. 2.为什么需要分布式文件系统了? 原因很简单,当数据集的大小超过一台独立物理计算机的存储能力时候,就有必要对它进行分区(partition)并存储到若干台单独计算机上. 3.分布式系统比传统的文件的系统更加复杂 因为分布式文件系统架构在网络之上,因此分布式系统引入了网络编程的复杂性,所以分布式文件系统比普通文件系统更加复杂. 4.Hadoop的文件系统 很多童鞋会把hdfs等价于hadoop的文件系统,其实ha