- 将
hadoop-lzo-0.4.20.jar
放置在hadoop-2.7.2/share/hadoop/common
中。 - 在
core-site.xml
中添加配置: io.compression.codecs
:org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec, org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec, org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec, org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec, com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec
io.compression.codec.lzo.class
:com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec
Hadoop LZO 压缩支持配置
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Integrating LZO Compression with Hadoop
Hadoop与LZO压缩
Hadoop是一个开源框架,主要用于处理和存储大规模数据,由Apache软件基金会开发。在大数据处理领域,Hadoop以其分布式计算模型(MapReduce)和可扩展性而闻名。为了提高数据存储和传输效率,Hadoop支持多种压缩格式,其中之一就是LZO(Lempel-Ziv-Oberhumer)。
LZO是一种快速的无损数据压缩算法,由Uwe Ligges创建,其主要特点是压缩和解压缩速度快,但压缩率相对较低。在Hadoop中,LZO压缩被广泛用于减少数据存储空间和提高网络传输效率,尤其在实时或近实时的数据处理场景中表现突出。
在Hadoop中实现LZO压缩,通常需要
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Hadoop支持Snappy压缩解压即用
支持 Snappy 压缩的 Hadoop 版本,解压即用,真的是省事不少。它已经集成好了 Snappy 库,拿来就能跑在本地虚拟机上,适合测试或小规模的数据场景。你不用再去折腾依赖和环境配置,挺适合前期开发或者想快速验证方案的时候用。
Snappy 压缩最大的优势就是快,压缩和解压都飞快,适合大数据那种 I/O 密集型的操作。虽然压缩率不如 Gzip,但速度真的让人上头。你在mapreduce.map.output.compress.codec这些配置项里切一下就能用,挺方便的。
用在MapReduce里的时候也挺顺畅的,输出文件直接压缩掉,体积小了,传输快了,效率自然也上去了。而且它在HDF
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Hadoop LZO 解析包
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Windows 系统上跑 Hadoop 的时候,Hadoop.zip里的内容还挺关键的,尤其是那个winutils.exe。多人装完 Hadoop 后发现命令跑不起来,率就是少了它。它其实是个桥梁,让 Hadoop 能在 Windows 上模仿 Linux 的操作,像管理 HDFS 文件、跑 MapReduce 啥的都靠它支撑。
压缩包里的hadoop.dll和hdfs.dll也蛮重要的,前者帮你跑 Hadoop 服务,后者则让你能读写 HDFS。这两个不放进去,多功能都不灵。是你用 Java 写点测试代码,不加载这些 DLL,调试都跑不通。
说到配置,主要是把bin目录加进PATH,搞定几个
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LZO 2.0.6、Hadoop-LZO-master、Apache Maven大数据处理与软件构建的关键工具
LZO 2.0.6是一种高效的实时数据压缩库,特点是快速压缩和解压速度,适用于嵌入式系统和网络传输。Hadoop-LZO为Apache Hadoop生态系统提供了LZO压缩支持,优化数据存储和传输效率。Apache Maven是流行的Java项目管理工具,通过POM自动化项目构建过程,包括依赖管理和打包应用。
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