hadoop支援lzo完整過程

laoma8888發表於2018-08-12
[root@localhost ~]#  wget [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包之後,會在/usr/local/hadoop/lzo/生成一些檔案。
將/usr/local/hadoop/lzo目錄下的所有檔案打包,並同步到叢集中的所有機器上。
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

    這裡下載的是Twitter hadoop-lzo,可以用Maven(如何安裝Maven請參照本部落格的《Linux命令列下安裝Maven與配置》)進行編譯。
[root@localhost ~]#  wget 下載後的檔名是master,它是一個zip格式的壓縮包,可以進行解壓:
[root@localhost ~]#  unzip master解壓後的資料夾名為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 中的pom.xml依賴了hadoop2.1.0-beta,由於我們這裡用到的是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>
然後進入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 ~命令之後,會在~目錄下生成一下幾個檔案:
[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是連結檔案,指向libgplcompression.so.0.0.0,將剛剛生成的libgplcompression*和target/hadoop-lzo-0.4.18-SNAPSHOT.jar同步到叢集中的所有機器對應的目錄。1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515212345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152

配置hadoop環境變數

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>將剛剛修改的配置檔案全部同步到叢集的所有機器上,並重啟Hadoop叢集,這樣就可以在Hadoop中使用lzo。123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536

驗證lzo(透過hive測試)

建立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

匯入資料

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檔案的格式如下: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"   "-"直接採用lzop  /home/hadoop/data/access_20151219.log即可生成lzo格式壓縮檔案/home/hadoop/data/access_20151219.log.lzo1234512345

索引LZO檔案

  1. 批次lzo檔案修改
$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檔案修改
$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的控制檯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 = 
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

修改使用中hive表的輸入輸出格

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