转载请注明出处:http://blog.csdn.net/lastsweetop/article/details/9187721

作为输入

当压缩文件做为mapreduce的输入时,mapreduce将自动通过扩展名找到相应的codec对其解压。

作为输出

当mapreduce的输出文件需要压缩时,可以更改mapred.output.compress为true,mapped.output.compression.codec为想要使用的codec的类名就
可以了,当然你可以在代码中指定,通过调用FileOutputFormat的静态方法去设置这两个属性,我们来看代码:
  1. package com.sweetop.styhadoop;
  2. import org.apache.hadoop.fs.Path;
  3. import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
  4. import org.apache.hadoop.io.Text;
  5. import org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;
  6. import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
  7. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
  8. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
  9. import java.io.IOException;
  10. /**
  11. * Created with IntelliJ IDEA.
  12. * User: lastsweetop
  13. * Date: 13-6-27
  14. * Time: 下午7:48
  15. * To change this template use File | Settings | File Templates.
  16. */
  17. public class MaxTemperatureWithCompression {
  18. public static void main(String[] args) throws Exception {
  19. if (args.length!=2){
  20. System.out.println("Usage: MaxTemperature <input path> <out path>");
  21. System.exit(-1);
  22. }
  23. Job job=new Job();
  24. job.setJarByClass(MaxTemperature.class);
  25. job.setJobName("Max Temperature");
  26. FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
  27. FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
  28. job.setMapperClass(MaxTemperatrueMapper.class);
  29. job.setCombinerClass(MaxTemperatureReducer.class);
  30. job.setReducerClass(MaxTemperatureReducer.class);
  31. job.setOutputKeyClass(Text.class);
  32. job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
  33. FileOutputFormat.setCompressOutput(job, true);
  34. FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, GzipCodec.class);
  35. System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);
  36. }
  37. }

输入也是一个压缩文件

  1. ~/hadoop/bin/hadoop com.sweetop.styhadoop.MaxTemperatureWithCompression   input/data.gz  output/
输出的每一个part都会被压缩,我们这里只有一个part,看下压缩了的输出
  1. [hadoop@namenode test]$hadoop fs -get output/part-r-00000.gz .
  2. [hadoop@namenode test]$ls
  3. 1901  1902  ch2  ch3  ch4  data.gz  news.gz  news.txt  part-r-00000.gz
  4. [hadoop@namenode test]$gunzip -c part-r-00000.gz
  5. 1901<span style="white-space:pre">  </span>317
  6. 1902<span style="white-space:pre">  </span>244

如果你要将序列文件做为输出,你需要设置mapred.output.compression.type属性来指定压缩类型,默认是RECORD类型,它会按单个的record压缩,如果指定为BLOCK类型,它将一组record压缩,压缩效果自然是BLOCK好。

当然代码里也可以设置,你只需调用SequenceFileOutputFormat的setOutputCompressionType方法进行设置。
  1. SequenceFileOutputFormat.setOutputCompressionType(job, SequenceFile.CompressionType.BLOCK);

如果你用Tool接口来跑mapreduce的话,可以在命令行设置这些参数,明显比硬编码好很多

压缩map输出

即使你的mapreduce的输入输出都是未压缩的文件,你仍可以对map任务的中间输出作压缩,因为它要写在硬盘并且通过网络传输到reduce节点,对其压
缩可以提高很多性能,这些工作也是只要设置两个属性即可,我们看下代码里怎么设置:
  1. Configuration conf = new Configuration();
  2. conf.setBoolean("mapred.compress.map.output", true);
  3. conf.setClass("mapred.map.output.compression.codec",GzipCodec.class, CompressionCodec.class);
  4. Job job=new Job(conf);

mr中间结果优化的更多相关文章

  1. 【Hadoop】Hadoop MR 性能优化 Combiner机制

    1.概念 2.参考资料 提高hadoop的mapreduce job效率笔记之二(尽量的用Combiner) :http://sishuo(k).com/forum/blogPost/list/582 ...

  2. Hive整体优化策略

    一 整体架构优化 现在hive的整体框架如下,计算引擎不仅仅支持Map/Reduce,并且还支持Tez.Spark等.根据不同的计算引擎又可以使用不同的资源调度和存储系统. 整体架构优化点: 1 根据 ...

  3. MR中的combiner和partitioner

    1.combiner combiner是MR编程模型中的一个组件: 有些任务中map可能会产生大量的本地输出,combiner的作用就是在map端对输出先做一次合并,以减少map和reduce节点之间 ...

  4. Hadoop优化

    一.影响MR程序效率的因素 1.计算机性能: CPU.内存.磁盘.网络, 计算机的性能会影响MR程序的速度与效率 2.I/O方面 1)数据倾斜(代码优化) 2)map和reduce数量设置不合理(通过 ...

  5. Hadoop3.x 三大组件详解

    Hadoop Hadoop适合海量数据分布式存储和分布式计算 运行用户使用简单的编程模型实现跨机器集群对海量数据进行分布式计算处理 1. 概述 1.1 简介 Hadoop核心组件 HDFS (分布式文 ...

  6. 浅析Hadoop文件格式

    Hadoop 作为MR 的开源实现,一直以动态运行解析文件格式并获得比MPP数据库快上几倍的装载速度为优势.不过,MPP数据库社区也一直批评Hadoop由于文件格式并非为特定目的而建,因此序列化和反序 ...

  7. hadoop 原理: 浅析Hadoop文件格式

    Hadoop 作为MR 的开源实现,一直以动态运行解析文件格式并获得比MPP数据库快上几倍的装载速度为优势.不过,MPP数据库社区也一直批评Hadoop由于文件格式并非 为特定目的而建,因此序列化和反 ...

  8. 【原创】大数据基础之Hive(5)性能调优Performance Tuning

    1 compress & mr hive默认的execution engine是mr hive> set hive.execution.engine;hive.execution.eng ...

  9. Shark简介、部署及编译小结

    http://blog.csdn.net/pelick/article/details/11964291 Shark简介 Shark即Hive on Spark,本质上是通过Hive的HQL解析,把H ...

随机推荐

  1. sql表值参数

    using System;using System.Collections;using System.Collections.Specialized;using System.Data;using S ...

  2. 【crontab】“bad minute”及“errors in crontab file, can't install”错误处理

    今天有朋友提到,在使用crontab定制后台定时备份任务时报出“bad minute”及“errors in crontab file, can't install”错误.经确认,根本原因是cront ...

  3. MapReduce开发技巧

    数据类型的选择 自定义数据类型 参考:Hadoop提交作业自定义排序和分组 MapWritable/SortedMapWritable Hadoop中可传输的Map集合,和Java中的Map用法差不多 ...

  4. 使用SQL SERVER FOR XML PATH将多个结果集转换成一行并进行去重处理

    在一个医药行业的系统中需要根据患者的接触记录ID获取不同接触类型的集合,效果像这样     --患者接触记录信息,一个患者可以有N个不同的接触记录,每个接触记录又有N个接触类型记录 IF OBJECT ...

  5. Mac那些相见恨晚的技巧

    Mac那些相见恨晚的技巧 https://mp.weixin.qq.com/mp/homepage?__biz=MzAxNzcwMTA4Ng==&hid=2&sn=4f42926a59 ...

  6. 飘逸的python - 不使用keyword,求和1+2+…+n

    依据题意,我们不能用到if/else/for/while等keyword. --------------思考中------------ 思路: 1.用递归实现循环 2.递归的终止条件不用if怎么推断呢 ...

  7. java梳理-一个汉字占多大空间

    面试题:一个汉字占多大空间. 事实上这个问题我了解不深的,知道结论不知道为什么.借此梳理下认识. 先回想下java基本类型 一基本类型 :简称四类八种,声明变量的同一时候分配了空间.举比例如以下:   ...

  8. GIS中要素的捕捉以及C++实现

    这篇文章早在去年就写出来了,但是由于当时毕业论文有一段是直接引用了我的这篇文章,怕引起查重的麻烦就删掉了,在此,重新挂出来和大家一起分享. 要素的选择,也称为要素的捕捉,在CAD.计算机图形学和地理信 ...

  9. webpack 实用配置总结

    1.webpack.config.js配置文件为: //处理共用.通用的js var webpack = require('webpack'); //处理html模板 var htmlWebpackP ...

  10. linux sheel重复执行上条命令

    Linux系统下Shell重复执行上条命令的 4 种方法: 1.使用上方向键,并回车执行. 2.按 !! 并回车执行. 3.输入 !-1 并回车执行. 4.按 Ctrl+P 并回车执行.