Hadoop 2.7.4Snappy压缩支持

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

预编译的 Hadoop 2.7.4 版本，支持 Snappy，Linux 环境下拿来即用，适合快速部署大数据平台。

分享自编译的 CDH Hadoop 2.6.0-cdh5.16.2 版本，已集成 Snappy 压缩支持。

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.compress

Hadoop 的客户端 jar 包 hadoop-client-2.7.4.jar 是搞 MapReduce 开发时少不了的老伙计。用 Eclipse 写 Job 的时候，不加它各种报错，加上它瞬间安静，配置路径也清晰，挺省事的。尤其你要跑在 Windows 上，搭个本地测试环境，还得靠它撑场子。 Hadoop 的 HDFS 和 MapReduce 相关类基本都打包在里头了，用起来比较完整。搭配 Hadoop Eclipse MapReduce 插件 效果更好，IDE 里直接跑任务，调试也方便。写 Job、调日志、改配置，都是一把好手。 源码也不是不能看，有兴趣的可以搭 Hadoop 2.7.

Hadoop是由Apache软件基金会开发的开源分布式计算框架，采用Google的MapReduce编程模型和GFS文件系统模型。Hadoop 2.7.4作为重要版本，包含多项改进和优化，为大数据处理提供稳定高效的平台。hadoop-2.7.4-src.tar.gz是完整的源码压缩包，允许开发者编译、定制和二次开发。版本关注于性能提升、稳定性增强和新特性增加。关键更新包括YARN资源管理器的引入、HDFS分布式文件系统的优化、MapReduce并行计算框架的改进、Avro数据序列化系统的优化和ZooKeeper协调服务的增强。此外，Hadoop命令行工具也提供了便捷的操作接口，如hadoop

LZO 压缩是大数据时比较常见的技术，尤其是在 Hadoop 环境下，它能够显著提高数据效率。hadoop-lzo-0.4.16 是 Hadoop 的 LZO 压缩支持包，挺好用的，支持 Hadoop 分布式存储的压缩和解压，尤其是在大数据时，可以大大减少 I/O 的负担。如果你正在做 Hadoop 相关的项目，集成 LZO 压缩包能让你的系统响应更快，更高效哦。 如果你需要将 LZO 集成到你的 Hadoop 环境中，可以参考一些相关的资料。像是《Hadoop LZO 解析包》这篇文章，给出了详细的使用指南。Integrating LZO Compression with Hadoop的文章

适用于 Hadoop 2.7.4、JDK 1.7.0_79 和 Eclipse Mars 2 环境。编译成功，运行正常。相较于常见的 2.7.3 版本，本插件版本较新。

这个压缩包是专门为Windows操作系统编译的Hadoop发行版，版本号为2.7.4，采用GNU tar格式并进行gzip压缩。用户只需解压到本地磁盘，即可解决MapReduce程序无法连接到Hadoop客户端的问题。Hadoop是Apache软件基金会的开源项目，包括HDFS和YARN两大部分，用于构建分布式计算系统。在Windows环境下安装和运行Hadoop，需要确保系统已安装JDK，并设置JAVA_HOME环境变量，同时配置HADOOP_HOME环境变量并添加到系统PATH中，修改hadoop-env.cmd以包含必要的JVM参数，如内存限制。初始化HDFS需要使用hdfs namen