bin/hadoop checknative  来查看我们编译之后的hadoop支持的各种压缩,如果出现openssl为false,那么就在线安装一下依赖包 bin/hadoop checknative yum install openssl-devel…

近期由于Hadoop集群机器硬盘资源紧张,有需求让把 Hadoop 集群上的历史数据进行下压缩,开始从网上查找的都是关于各种压缩机制的对比,很少有关于怎么压缩的教程(我没找到..),再此特记录下本次压缩的过程,方便以后查阅,利己利人. 本文涉及的所有 jar包.脚本.native lib 见文末的相关下载 ~ 我的压缩版本: Jdk 1.7及以上 Hadoop-2.2.0 版本 压缩前环境准备: 关于压缩算法对比,网上资料很多,这里我用的是 Bzip2 的压缩方式,比较中庸,由于是Hadoop自…

WeihanLi.Redis自定义序列化及压缩方式 Intro WeihanLi.Redis 是基于 StackExchange.Redis 的扩展,提供了一些常用的业务组件和对泛型的更好支持,默认使用 JSON.Net 为基础的 JSON序列化,使用 GZip 进行数据压缩. 从 1.3.0 版本开始支持自定义序列化和压缩方式,下面介绍一下如何实现自定义序列化以及压缩.基本用法可以查看项目说明或这篇介绍 自定义序列化 自定义序列化只需要实现自己的 IDataSerializer 就可以了,用自…

要想发挥Hadoop分布式.并行处理的优势,还须以分布式模式来部署运行Hadoop.单机模式是指Hadoop在单个节点上以单个进程的方式运行,伪分布模式是指在单个节点上运行NameNode.DataNode.JobTracker.TaskTracker.SeconderyNameNode5个进程,而分布式模式是指在不同节点上分别运行上述5个进程中的某几个,比如在某个节点上运行DataNode和TaskTracker. 前面几步和单机部署一样,可以参照Hadoop学习------Hadoop安装方…

Hadoop 默认模式为单机(非分布式模式),无需进行其他配置即可运行.非分布式即单 Java 进程,方便进行调试. 1.创建用户 1.1创建hadoop用户组和用户 一般我们不会经常使用root用户运行hadoop,所以需要创建一个平常运行和管理hadoop的用户; 有2种方式,选择任意一种即可 方法1:先创建hadoop用户组 (不同Linux系统命令不同) sudo groupadd(或者addgroup) hadoop 再创建hadoop用户 sudo useradd(或者 adduse…

Hadoop部署方式-伪分布式(Pseudo-Distributed Mode) 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.下载相应的jdk和Hadoop安装包 JDK:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html Hadoop:http://hadoop.apache.org/releases.html 注意,Hadoop官方虽然没有window…

Hadoop部署方式-本地模式(Local (Standalone) Mode) 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. Hadoop总共有三种运行方式.本地模式(Local (Standalone) Mode),伪分布式(Pseudo-Distributed Mode),分布式(Fully-Distributed Mode).本篇博客主要讲解第一种运行方式,即本地运行方式,想要查看伪分布式的小伙伴请参考:https://www.cnblogs.com/yinzheng…

一般来说,计算机处理的数据都存在一些冗余度,同时数据中间,尤其是相邻数据间存在着相关性,所以可以通过一些有别于原始编码的特殊编码方式来保存数据,使数据占用的存储空间比较小,这个过程一般叫压缩.和压缩对应的概念是解压缩,就是将被压缩的数据从特殊编码方式还原为原始数据的过程. 压缩广泛应用于海量数据处理中,对数据文件进行压缩,可以有效减少存储文件所需的空间,并加快数据在网络上或者到磁盘上的传输速度.在Hadoop中,压缩应用于文件存储.Map阶段到Reduce阶段的数据交换(需要打开相关的选项)等情…

1.压缩和输入分片 Hadoop中文件是以块的形式存储在各个DataNode节点中,假如有一个文件A要做为输入数据,给MapReduce处理,系统要做的,首先从NameNode中找到文件A存储在哪些DataNode中,然后,在这些DataNode中,找到相应的数据块,作为一个单独的数据分块,作为map任务的输入,这就是mapreduce处理的数据的粗略过程!但是,我们都知道,对于一些大型的数据,压缩是很有用的,不仅能够节省存储空间,而且还能够加快传输速率.把文件压缩后再存入数据节点中,这个很常见…

1.CompressionCodecFactory简介 当在读取一个压缩文件的时候,可能并不知道压缩文件用的是哪种压缩算法,那么无法完成解压任务.在Hadoop中,CompressionCodecFactory通过使用其getCodec()方法,可以通过文件扩展名映射到一个与其对应的CompressionCodec类,如README.txt.gz通过getCodec()方法后,GipCodec类.关于Hadoop的压缩,可以参考我的博文<Hadoop压缩>http://www.cnblogs.…