【转自】http://my.oschina.net/u/1169079/blog/225070
经常用于处理大量的数据,如果期间的输出数据、中间数据能压缩存储,对系统的I/O性能会有提升。综合考虑压缩、解压速度、是否支持split,目前lzo是最好的选择。LZO(LZO是Lempel-Ziv-Oberhumer的缩写)是一种高压缩比和解压速度极快的编码,它的特点是解压缩速度非常快,无损压缩,压缩后的数据能准确还原,lzo是基于block分块的,允许数据被分解成chunk,能够被并行的解压。LZO库实现了许多有下述特点的算法:
(1)、解压简单,速度非常快。
(2)、解压不需要内存。
(3)、压缩相当地快。
(4)、压缩需要64 kB的内存。
(5)、允许在压缩部分以损失压缩速度为代价提高压缩率,解压速度不会降低。
(6)、包括生成预先压缩数据的压缩级别,这样可以得到相当有竞争力的压缩比。
(7)、另外还有一个只需要8 kB内存的压缩级别。
(8)、算法是线程安全的。
(9)、算法是无损的。
本文针对Hadoop 2.2.0,介绍如何安装和使用lzo。
一、下载、解压并编译lzo包
1 | [wyp @master ~]$ wget http: //www.oberhumer.com/opensource/lzo/download/lzo-2.06.tar.gz |
2 | [wyp @master ~]$ tar -zxvf lzo- 2.06 .tar.gz |
4 | [wyp @master ~]$ export CFLAGS=-m64 |
5 | [wyp @master ~]$ ./configure -enable-shared -prefix=/usr/local/hadoop/lzo/ |
6 | [wyp @master ~]$ make && sudo make install |
编译完lzo包之后,会在/usr/local/hadoop/lzo/生成一些文件,目录结构如下:
1 | [wyp @master /usr/local/hadoop/lzo]$ ls -l |
3 | drwxr-xr-x 3 root root 4096 Mar 21 17 : 23 include |
4 | drwxr-xr-x 2 root root 4096 Mar 21 17 : 23 lib |
5 | drwxr-xr-x 3 root root 4096 Mar 21 17 : 23 share |
将/usr/local/hadoop/lzo目录下的所有文件打包,并同步到集群中的所有机器上。
在编译lzo包的时候,需要一些环境,可以用下面的命令安装好lzo编译环境
1 | [wyp @master ~]$ yum -y install lzo-devel \ |
2 | zlib-devel gcc autoconf automake libtool |
二、安装Hadoop-LZO
这里下载的是Twitter hadoop-lzo,可以用Maven(如何安装Maven请参照本博客的《Linux命令行下安装Maven与配置》)进行编译。
1 | [wyp @master ~]$ wget https: //github.com/twitter/hadoop-lzo/archive/master.zip |
下载后的文件名是master,它是一个zip格式的压缩包,可以进行解压:
解压后的文件夹名为hadoop-lzo-master
当然,如果你电脑安装了git,你也可以用下面的命令去下载
1 | [wyp @master ~]$ git clone https: //github.com/twitter/hadoop-lzo.git |
hadoop-lzo中的pom.xml依赖了hadoop2.1.0-beta,由于我们这里用到的是Hadoop 2.2.0,所以建议将hadoop版本修改为2.2.0:
2 | <project.build.sourceEncoding>UTF- 8 </project.build.sourceEncoding> |
3 | <hadoop.current.version> 2.2 . 0 </hadoop.current.version> |
4 | <hadoop.old.version> 1.0 . 4 </hadoop.old.version> |
然后进入hadoop-lzo-master目录,依次执行下面的命令
01 | [wyp @master hadoop-lzo-master]$ export CFLAGS=-m64 |
02 | [wyp @master hadoop-lzo-master]$ export CXXFLAGS=-m64 |
03 | [wyp @master hadoop-lzo-master]$ export C_INCLUDE_PATH= \ |
04 | /usr/local/hadoop/lzo/include |
05 | [wyp @master hadoop-lzo-master]$ export LIBRARY_PATH=/usr/local/hadoop/lzo/lib |
06 | [wyp @master hadoop-lzo-master]$ mvn clean package -Dmaven.test.skip= true |
07 | [wyp @master hadoop-lzo-master]$ cd target/ native /Linux-amd64- 64 |
08 | [wyp @master Linux-amd64- 64 ]$ tar -cBf - -C lib . | tar -xBvf - -C ~ |
09 | [wyp @master ~]$cp ~/libgplcompression* $HADOOP_HOME/lib/ native / |
10 | [wyp @master hadoop-lzo-master]$cp target/hadoop-lzo- 0.4 . 18 -SNAPSHOT.jar \ |
11 | $HADOOP_HOME/share/hadoop/common/ |
其实在tar -cBf – -C lib . | tar -xBvf – -C ~命令之后,会在~目录下生成一下几个文件:
2 | -rw-r--r-- 1 libgplcompression.a |
3 | -rw-r--r-- 1 libgplcompression.la |
4 | lrwxrwxrwx 1 libgplcompression.so -> libgplcompression.so. 0.0 . 0 |
5 | lrwxrwxrwx 1 libgplcompression.so. 0 -> libgplcompression.so. 0.0 . 0 |
6 | -rwxr-xr-x 1 libgplcompression.so. 0.0 . 0 |
其中libgplcompression.so和libgplcompression.so.0是链接文件,指向libgplcompression.so.0.0.0,将刚刚生成的libgplcompression*和target/hadoop-lzo-0.4.18-SNAPSHOT.jar同步到集群中的所有机器对应的目录。
三、配置Hadoop环境变量
1、在Hadoop中的$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh加上下面配置:
1 | export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/hadoop/lzo/lib |
2、在$HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml加上如下配置:
02 | <name>io.compression.codecs</name> |
03 | <value>org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec, |
04 | org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec, |
05 | com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec, |
06 | com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec, |
07 | org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec |
12 | <name>io.compression.codec.lzo. class </name> |
13 | <value>com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec</value> |
3、在$HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml加上如下配置
02 | <name>mapred.compress.map.output</name> |
07 | <name>mapred.map.output.compression.codec</name> |
08 | <value>com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec</value> |
12 | <name>mapred.child.env</name> |
13 | <value>LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/hadoop/lzo/lib</value> |
将刚刚修改的配置文件全部同步到集群的所有机器上,并重启Hadoop集群,这样就可以在Hadoop中使用lzo。
四、如何使用
这里在Hive中使用一下lzo,在hive中创建一个lzo表:
4 | > STORED AS INPUTFORMAT 'com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInputFormat' |
5 | > OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat' ; |
7 | Time taken: 3.423 seconds |
如果在创建lzo表出现了如下错误:
1 | FAILED: Error in metadata: Class not found: \ |
2 | com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInputFormat |
3 | FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask |
请检查你的环境是否配置好。
然后在本地用lzo压缩一个文件,先看看users.txt的内容:
18 | -rw-r--r-- 1 wyp wyp 97 Mar 25 15 : 40 users.txt |
19 | -rw-r--r-- 1 wyp wyp 154 Mar 25 15 : 40 users.txt.lzo |
将users.txt.lzo的数据导入到lzo表里面:
01 | hive> load data local inpath '/home/wyp/users.txt.lzo' into table lzo; |
02 | Copying data from file:/home/wyp/users.txt.lzo |
03 | Copying file: file:/home/wyp/users.txt.lzo |
04 | Loading data to table default .lzo |
05 | Table default .lzo stats: [num_partitions: 0 , num_files: 1 , |
06 | num_rows: 0 , total_size: 154 , raw_data_size: 0 ] |
08 | Time taken: 0.49 seconds |
09 | hive> select * from lzo; |
25 | Time taken: 0.244 seconds, Fetched: 14 row(s) |
好了,我们可以在Hadoop中使用lzo了!!(完)