hadoop-2.6.0-cdh-5.15.1 使用lzo压缩安装及测试

Hadoop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。
来源： https://www.iteblog.com/archives/992.html
这里至少需要安装3个软件包：lzo, lzop, hadoop-gpl-packaging。gpl-packaging的作用主要是对压缩的lzo文件创建索引，否则的话，无论压缩文件是否大于hdfs的block大小，都只会按照默认启动2个map操作

1.安装依赖包

[root@hadoop001 ~]# yum -y install  lzo-devel  zlib-devel  gcc autoconf automake libtool

2.安装lzo

#解压
[root@hadoop001 software]# tar -zxvf lzo-2.10.tar.gz -C /root/source
#配置 编译  安装
[root@hadoop001 lzo-2.10]#  ./configure -enable-shared -prefix=/usr/local/hadoop/lzo/
[root@hadoop001 lzo-2.10]#  make &&  make install

#查看 /usr/local/hadoop/lzo
[root@hadoop001 lzo]# ll
total 0
drwxr-xr-x 3 root root  16 Oct  8 19:52 include
drwxr-xr-x 3 root root 114 Oct  8 19:52 lib
drwxr-xr-x 3 root root  16 Oct  8 19:52 share
[root@hadoop001 lzo]#

- 注： 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

3，安装 lzop

#下载
[root@hadoop001 software]#  wget http://www.lzop.org/download/lzop-1.04.tar.gz
 [root@hadoop001 software]# tar -zxvf lzop-1.04.tar.gz -C /root/source
#配置 编译  安装
[root@hadoop001 lzop-1.04]#  ./configure -enable-shared -prefix=/usr/local/hadoop/lzop/
[root@hadoop001 lzop-1.04]#  make &&  make install

4. 安装 Hadoop-LZO

#下载
[root@hadoop001 software]# wget https://github.com/twitter/hadoop-lzo/archive/master.zip
#解压
[root@hadoop001 software]# unzip master.zip

hadoop-lzo中的pom.xml依赖了hadoop2.6.4，视自己环境而定，hadoop版本修改为2.6.0：

<properties>
    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    <hadoop.current.version>2.6.4</hadoop.current.version>
    <hadoop.old.version>1.0.4</hadoop.old.version>
  </properties>

#进入 目录 依次执行 一下命令
[root@hadoop001 hadoop-lzo-master]# export CFLAGS=-m64
[root@hadoop001 hadoop-lzo-master]# export CXXFLAGS=-m64
[root@hadoop001 hadoop-lzo-master]#  export C_INCLUDE_PATH=/usr/local/hadoop/lzo/include
[root@hadoop001 hadoop-lzo-master]# export LIBRARY_PATH=/usr/local/hadoop/lzo/lib
[root@hadoop001 hadoop-lzo-master]# mvn clean package -Dmaven.test.skip=true


[root@hadoop001 hadoop-lzo-master]#  cd target/native/Linux-amd64-64
[root@hadoop001 Linux-amd64-64]# tar -cBf - -C lib . | tar -xBvf - -C ~
./
./libgplcompression.so.0.0.0
./libgplcompression.so.0
./libgplcompression.so
./libgplcompression.la
./libgplcompression.a

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。
[root@hadoop001 ~]#cp ~/libgplcompression* $HADOOP_HOME/lib/native/ 

#到 /root/software/hadoop-lzo-master/target
[root@hadoop001 hadoop-lzo-master]# cd target
[root@hadoop001 target]# cp hadoop-lzo-0.4.21-SNAPSHOT.jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/common/

5 Hadoop配置

hadoop-env.sh修改

#增加
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/hadoop/lzo/lib

core-site.xml 新增压缩配置

<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>

mapred-site.xml 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>

将配置分发到集群的每台机器上重启Hadoop

6 验证

#压缩测试文件
[hadoop@hadoop001 data]$ lzop test.txt
[hadoop@hadoop001 data]$ ll
total 14160
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop       46 Oct  8 21:47 test.txt
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop      100 Oct  8 21:47 test.txt.lzo
#上传到hdfs
[hadoop@hadoop001 data]$ hadoop fs -put test.txt.lzo /data
#使用自带的wordcount  测试
hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.6.0-cdh5.15.1.jar wordcount /data/test.txt.lzo outdata/lzo1
#不支持分片：
19/10/08 22:03:17 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:1

创建lzo文件索引

[hadoop@hadoop001 mapreduce]$ hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/common/hadoop-lzo-0.4.21-SNAPSHOT.jar com.hadoop.compression.lzo.LzoIndexer /data/test.txt.lzo
[hadoop@hadoop001 mapreduce]$ hadoop fs -ls /data
Found 2 items
-rw-r--r--   1 hadoop supergroup        100 2019-10-08 21:55 /data/test.txt.lzo
-rw-r--r--   1 hadoop supergroup          8 2019-10-08 22:17 /data/test.txt.lzo.index

外部指定输出压缩格式 -D

   [hadoop@hadoop001 mapreduce]$     hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.6.0-cdh5.15.1.jar wordcount \
    -D mapreduce.job.inputformat.class=com.hadoop.mapreduce.LzoTextInputFormat \
   -D mapred.output.compress=true \
   -D mapred.output.compression.codec=com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec \   /data/test.txt.lzo outdata/lzo3
[hadoop@hadoop001 mapreduce]$ hadoop fs -ls /user/hadoop/outdata/lzo3
Found 2 items
-rw-r--r--   1 hadoop supergroup          0 2019-10-08 22:34 /user/hadoop/outdata/lzo3/_SUCCESS
-rw-r--r--   1 hadoop supergroup         70 2019-10-08 22:34 /user/hadoop/outdata/lzo3/part-r-00000.lzo

总结

lzo 不支持分片时，不论多大都只有一个 map处理耗费时间
lzo 支持分片时即创建文件索引，要合理控制生成的lzo大小，不要超过一个block大小，好处是文件大小不受限制，可以将文件设置的稍微大点，这样有利于减少文件数目。但是生成lzo.index文件虽然占空间不大但也本身需要开销
如若不在代码中指定 job.setInputFormatClass(LzoTextInputFormat.class); 则Mapreduce程序将会把索引文件.index也当作是数据文件

xiaolin_xinji

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