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hadoop中怎么部署lzo

这篇文章主要讲解了“hadoop中怎么部署lzo”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“hadoop中怎么部署lzo”吧！

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    简介

    • 启用lzo

    启用lzo的压缩方式对于小规模集群是很有用处，压缩比率大概能降到原始日志大小的1/3。同时解压缩的速度也比较快。

    • 安装lzo

    lzo并不是linux系统原生支持，所以需要下载安装软件包。这里至少需要安装3个软件包：lzo, lzop, hadoop-gpl-packaging。

    • 增加索引

    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。

    部署

    安装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编译完lzo包之后，会在/usr/local/hadoop/lzo/生成一些文件。
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
[root@localhost ~]#  yum -y install  lzo-devel  zlib-devel  gcc autoconf automake libtool1234567891011121314151617181912345678910111213141516171819

    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。
[root@localhost ~]#  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：
[root@localhost ~]#  unzip master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
[root@localhost ~]#  git clone https://github.com/twitter/hadoop-lzo.githadoop-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：

    UTF-8
    2.2.0
    1.0.4

然后进入hadoop-lzo-master目录，依次执行下面的命令
[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：
[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。1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515212345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152

    配置hadoop环境变量

    1、在Hadoop中的$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh加上下面配置：
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/hadoop/lzo/lib
2、在$HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml加上如下配置：
    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.LzoCodec3、在$HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml加上如下配置
    mapred.compress.map.output
    true
    mapred.map.output.compression.codec
    com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec
    mapred.child.env
    LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/hadoop/lzo/lib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。123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536

    验证lzo（通过hive测试）

    创建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

    导入数据

    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格式压缩文件/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. 单个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执行mr任务

    set hive.exec.reducers.max=10;
set mapred.reduce.tasks=10;select ip,rt from nginx_lzo limit 10;
在hive的控制台能看到类似如下格式输出，就表示正确了!
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

感谢各位的阅读，以上就是“hadoop中怎么部署lzo”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对hadoop中怎么部署lzo这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！


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