hadoop中怎么部署lzo

這篇文章主要講解了“hadoop中怎么部署lzo”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“hadoop中怎么部署lzo”吧！

簡介

• 啟用lzo

啟用lzo的壓縮方式對于小規模集群是很有用處，壓縮比率大概能降到原始日志大小的1/3。同時解壓縮的速度也比較快。

• 安裝lzo

lzo并不是linux系統原生支持，所以需要下載安裝軟件包。這里至少需要安裝3個軟件包：lzo, lzop, hadoop-gpl-packaging。

• 增加索引

gpl-packaging的作用主要是對壓縮的lzo文件創建索引，否則的話，無論壓縮文件是否大于hdfs的block大小，都只會按照默認啟動2個map操作。

部署

安裝lzop native library

[root@localhost ~]#  wget http://www.oberhumer.com/opensource/lzo/download/lzo-2.06.tar.gz[root@localhost ~]#  tar -zxvf lzo-2.06.tar.gz[root@localhost ~]#  cd lzo-2.06[root@localhost ~]#  export CFLAGS=-m64[root@localhost ~]#  ./configure -enable-shared -prefix=/usr/local/hadoop/lzo/[root@localhost ~]# make && sudo make install編譯完lzo包之后，會在/usr/local/hadoop/lzo/生成一些文件。
將/usr/local/hadoop/lzo目錄下的所有文件打包，并同步到集群中的所有機器上。
在編譯lzo包的時候，需要一些環境，可以用下面的命令安裝好lzo編譯環境
[root@localhost ~]#  yum -y install  lzo-devel  zlib-devel  gcc autoconf automake libtool1234567891011121314151617181912345678910111213141516171819

安裝hadoop-lzo

    這里下載的是Twitter hadoop-lzo，可以用Maven(如何安裝Maven請參照本博客的《Linux命令行下安裝Maven與配置》)進行編譯。
[root@localhost ~]#  wget https://github.com/twitter/hadoop-lzo/archive/master.zip下載后的文件名是master，它是一個zip格式的壓縮包，可以進行解壓：
[root@localhost ~]#  unzip master解壓后的文件夾名為hadoop-lzo-master
當然，如果你電腦安裝了git，你也可以用下面的命令去下載
[root@localhost ~]#  git clone https://github.com/twitter/hadoop-lzo.githadoop-lzo中的pom.xml依賴了hadoop2.1.0-beta，由于我們這里用到的是Hadoop 2.2.0，所以建議將hadoop版本修改為2.2.0：
<properties>
    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    <hadoop.current.version>2.2.0</hadoop.current.version>
    <hadoop.old.version>1.0.4</hadoop.old.version>
</properties>
然后進入hadoop-lzo-master目錄，依次執行下面的命令
[root@localhost ~]# export CFLAGS=-m64[root@localhost ~]# export CXXFLAGS=-m64[root@localhost ~]# export C_INCLUDE_PATH=/usr/local/hadoop/lzo/include[root@localhost ~]# export LIBRARY_PATH=/usr/local/hadoop/lzo/lib[root@localhost ~]# mvn clean package -Dmaven.test.skip=true[root@localhost ~]# cd target/native/Linux-amd64-64[root@localhost ~]# tar -cBf - -C lib . | tar -xBvf - -C ~[root@localhost ~]# cp ~/libgplcompression* $HADOOP_HOME/lib/native/[root@localhost ~]# cp target/hadoop-lzo-0.4.18-SNAPSHOT.jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/common/其實在tar -cBf – -C lib . | tar -xBvf – -C ~命令之后，會在~目錄下生成一下幾個文件：
[root@localhost ~]# ls -l1-rw-r--r--  1 libgplcompression.a2-rw-r--r--  1 libgplcompression.la3lrwxrwxrwx  1 libgplcompression.so -> libgplcompression.so.0.0.04lrwxrwxrwx  1 libgplcompression.so.0 -> libgplcompression.so.0.0.05-rwxr-xr-x  1 libgplcompression.so.0.0.0其中libgplcompression.so和libgplcompression.so.0是鏈接文件，指向libgplcompression.so.0.0.0，將剛剛生成的libgplcompression*和target/hadoop-lzo-0.4.18-SNAPSHOT.jar同步到集群中的所有機器對應的目錄。1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515212345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152

配置hadoop環境變量

1、在Hadoop中的$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh加上下面配置：
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/hadoop/lzo/lib
2、在$HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml加上如下配置：<property>
    <name>io.compression.codecs</name>
    <value>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        </value></property><property>
    <name>io.compression.codec.lzo.class</name>
    <value>com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec</value></property>3、在$HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml加上如下配置<property>
    <name>mapred.compress.map.output</name>
    <value>true</value></property><property>
    <name>mapred.map.output.compression.codec</name>
    <value>com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec</value></property><property>
    <name>mapred.child.env</name>
    <value>LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/hadoop/lzo/lib</value></property>將剛剛修改的配置文件全部同步到集群的所有機器上，并重啟Hadoop集群，這樣就可以在Hadoop中使用lzo。123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536

驗證lzo（通過hive測試）

創建lzo表

CREATE TABLE lzo (
ip STRING,user STRING,time STRING,
request STRING,
status STRING,size STRING,
rt STRING,
referer STRING,
agent STRING,
forwarded String
)
partitioned by (date string,
host string
)row format delimited
fields terminated by '\t'STORED AS INPUTFORMAT "com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInputFormat"OUTPUTFORMAT "org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat";12345678910111213141516171819201234567891011121314151617181920

導入數據

LOAD DATA Local INPATH '/home/hadoop/data/access_20151230_25.log.lzo' INTO TABLE lzo PARTITION(date=20151229,host=25);/home/hadoop/data/access_20151219.log文件的格式如下:xxx.xxx.xx.xxx  -       [23/Dec/2015:23:22:38 +0800]    "GET /ClientGetResourceDetail.action?id=318880&token=Ocm HTTP/1.1"   200     199     0.008   "xxx.com"        "Android4.1.2/LENOVO/Lenovo A706/ch_lenovo/80"   "-"直接采用lzop  /home/hadoop/data/access_20151219.log即可生成lzo格式壓縮文件/home/hadoop/data/access_20151219.log.lzo1234512345

索引LZO文件

  1. 批量lzo文件修改
$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar 
/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/hadoop-lzo-0.4.20-SNAPSHOT.jar com.hadoop.compression.lzo.DistributedLzoIndexer /user/hive/warehouse/lzo  2. 單個lzo文件修改
$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar 
/home/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/hadoop-lzo-0.4.20-SNAPSHOT.jarcom.hadoop.compression.lzo.LzoIndexer/user/hive/warehouse/lzo/20151228/lzo_test_20151228.lzo1234567891011121312345678910111213

利用hive執行mr任務

set hive.exec.reducers.max=10;
set mapred.reduce.tasks=10;select ip,rt from nginx_lzo limit 10;
在hive的控制臺能看到類似如下格式輸出，就表示正確了!
hive> set hive.exec.reducers.max=10;
hive> set mapred.reduce.tasks=10;
hive> select ip,rt from lzo limit 10;
Total MapReduce jobs = 1Launching Job 1 out of 1Number of reduce tasks is set to 0 since there's no reduce operator
Starting Job = job_1388065803340_0009, Tracking URL = http://mycluster:8088/proxy/application_1388065803340_0009/
Kill Command = /home/hadoop/hadoop-2.2.0/bin/hadoop job -kill job_1388065803340_0009
Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 1; number of reducers: 02013-12-27 09:13:39,163 Stage-1 map = 0%, reduce = 0%2013-12-27 09:13:45,343 Stage-1 map = 100%, reduce = 0%, Cumulative CPU 1.22 sec2013-12-27 09:13:46,369 Stage-1 map = 100%, reduce = 0%, Cumulative CPU 1.22 sec
MapReduce Total cumulative CPU time: 1 seconds 220 msec
Ended Job = job_1388065803340_0009
MapReduce Jobs Launched:
Job 0: Map: 1 Cumulative CPU: 1.22 sec HDFS Read: 63570 HDFS Write: 315 SUCCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 1 seconds 220 msec
OK
xxx.xxx.xx.xxx "XXX.com"Time taken: 17.498 seconds, Fetched: 10 row(s)123456789101112131415161718192021222324123456789101112131415161718192021222324

感謝各位的閱讀，以上就是“hadoop中怎么部署lzo”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對hadoop中怎么部署lzo這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！