Hadoop2.6.0和Spark1.3.1怎么添加LZO压缩支持

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    因为MR在计算过程会产生大量的磁盘和网络的IO，故如果能对MR的中间结果进行压缩，势必能够进一步提升MR的计算性能。而LZO作为一种压缩算法，在具有较高的压缩比例和较好的压缩速度的同时，也允许压缩数据进行block分片。所以现行的集群多采用LZO算法进行压缩。

    本文主要针对Hadoop2.6.0，介绍下添加LZO支持所需要的四个步骤：

1. 安装LZO

• 在http://www.oberhumer.com/，下载LZO的tar包lzo-2.09.tar.gz

• 解压tar包

• 安装LZO

• export CFLAGS=-64m

• ./configure --enable-shared --prefix=/usr/local/lzo/lzo-2.09

• make

• sudo make install

• 安装Hadoop-LZO

• 将/usr/local/lzo包下所有数据，同步到集群其它所有节点

2. 安装Hadoop-LZO

• git clone https://github.com/twitter/hadoop-lzo.git

• 修改pom文件，将hadoop.current.version从2.4.0修改为2.6.0

• 安装Hadoop-LZO

• export CFLAGS=-64m

• export CXXFLAGS=-64m

• export C_INCLUDE_PATH=/usr/local/lzo/lzo-2.09/include

• export LIBRARY_PATH=/usr/local/lzo/lzo-2.09/lib

• mvn clean package -Dmaven.test.skip=true

• cd target/native/Linux-amd64-64

• tar -cBf - -C lib . | tar -xBvf - -C ~

• 将~目录下生成的libgplcompression.*拷贝到集群各个节点的$HADOOP_HOME/lib/native目录下

• 将target目录下生成的hadoop-lzo-0.4.20-SNAPSHOT.jar拷贝到集群各个节点的$HADOOP_HOME/share/hadoop/common目录下

3. Hadoop配置文件修改

• 在hadoop-env.sh中，添加

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lzo/lzo-2.09/lib

• 在core-site.xml中，添加

	io.compression.codecs
	org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,
	       org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,
	       com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,
	       com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec,
	       org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec
        



	io.compression.codec.lzo.class
	com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec

• 在mapred-site.xml中，添加

	mapred.compress.map.output
	true



	mapred.map.output.compression.codec
	com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec



	mapred.child.env
	LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lzo/lzo-2.09/lib

• 重新启动集群后，即可使用LZO进行数据的压缩操作

4. Sparkp配置文件修改

• 在spark-env.sh中，添加如下配置即可

export SPARK_LIBRARY_PATH=$SPARK_LIBRARY_PATH:/data/hadoop-2.6.0/lib/native
export SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:/data/hadoop-2.6.0/share/hadoop/common/hadoop-lzo-0.4.20-SNAPSHOT.jar

到此，相信大家对“Hadoop2.6.0和Spark1.3.1怎么添加LZO压缩支持”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！