Hadoop教程

hadoop中使用lzo压缩算法

本文主要是介绍hadoop中使用lzo压缩算法,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

在hadoop中使用lzo的压缩算法可以减小数据的大小和数据的磁盘读写时间,不仅如此,lzo是基于block分块的,这样他就允许数据被分解成chunk,并行的被hadoop处理。这样的特点,就可以让lzo在hadoop上成为一种非常好用的压缩格式。

lzo本身不是splitable的,所以当数据为text格式时,用lzo压缩出来的数据当做job的输入是一个文件作为一个map。但是sequencefile本身是分块的,所以sequencefile格式的文件,再配上lzo的压缩格式,就可实现lzo文件方式的splitable。

由于压缩的数据通常只有原始数据的1/4,在HDFS中存储压缩数据,可以使集群能保存更多的数据,延长集群的使用寿命。不仅如此,由于mapreduce作业通常瓶颈都在IO上,存储压缩数据就意味这更少的IO操作,job运行更加的高效。但是,在hadoop上使用压缩也有两个比较麻烦的地方:第一,有些压缩格式不能被分块,并行的处理,比如gzip。第二,另外的一些压缩格式虽然支持分块处理,但是解压的过程非常的缓慢,使job的瓶颈转移到了cpu上,例如bzip2。比如我们有一个1.1GB的gzip文件,该文件 被分成128MB/chunk存储在hdfs上,那么它就会被分成9块。为了能够在mapreduce中并行的处理各个chunk,那么各个mapper之间就有了依赖。而第二个mapper就会在文件的某个随机的byte出进行处理。那么gzip解压时要用到的上下文字典就会为空,这就意味这gzip的压缩文件无法在hadoop上进行正确的并行处理。也就因此在hadoop上大的gzip压缩文件只能被一个mapper来单个的处理,这样就很不高效,跟不用mapreduce没有什么区别了。而另一种bzip2压缩格式,虽然bzip2的压缩非常的快,并且甚至可以被分块,但是其解压过程非常非常的缓慢,并且不能被用streaming来读取,这样也无法在hadoop中高效的使用这种压缩。即使使用,由于其解压的低效,也会使得job的瓶颈转移到cpu上去。

如果能够拥有一种压缩算法,即能够被分块,并行的处理,速度也非常的快,那就非常的理想。这种方式就是lzo。lzo的压缩文件是由许多的小的blocks组成(约256K),使的hadoop的job可以根据block的划分来splitjob。不仅如此,lzo在设计时就考虑到了效率问题,它的解压速度是gzip的两倍,这就让它能够节省很多的磁盘读写,它的压缩比的不如gzip,大约压缩出来的文件比gzip压缩的大一半,但是这样仍然比没有经过压缩的文件要节省20%-50%的存储空间,这样就可以在效率上大大的提高job执行的速度。以下是一组压缩对比数据,使用一个8.0GB的未经过压缩的数据来进行对比:

压缩格式 文件 大小(GB) 压缩时间 解压时间 None some_logs 8.0 - - Gzip some_logs.gz 1.3 241 72 LZO some_logs.lzo 2.0 55 35
| 压缩 格式 | 文件 |

压缩格式文件大小(GB)压缩时间解压时间
Nonesome_logs8.0--
Gzipsome_logs.gz1.324172
LZOsome_logs.lzo2.05535

可以看出,lzo压缩文件会比gzip压缩文件稍微大一些,但是仍然比原始文件要小很多倍,并且lzo文件压缩的速度几乎相当于gzip的5倍,而解压的速度相当于gzip的两倍。lzo文件可以根据blockboundaries来进行分块,比如一个1.1G的lzo压缩文件,那么处理第二个128MBblock的mapper就必须能够确认下一个block的boundary,以便进行解压操作。lzo并没有写什么数据头来做到这一点,而是实现了一个lzoindex文件,将这个文件(foo.lzo.index)写在每个foo.lzo文件中。这个index文件只是简单的包含了每个block在数据中的offset,这样由于offset已知的缘故,对数据的读写就变得非常的快。通常能达到90-100MB/秒,也就是10-12秒就能读完一个GB的文件。一旦该index文件被创建,任何基于lzo的压缩文件就能通过load该index文件而进行相应的分块,并且一个block接一个block的被读取。也因此,各个mapper都能够得到正确的block,这就是说,可以只需要进行一个LzopInputStream的封装,就可以在hadoop的mapreduce中并行高效的使用lzo。如果现在有一个job的InputFormat是TextInputFormat,那么就可以用lzop来压缩文件,确保它正确的创建了index,将TextInputFormat换成LzoTextInputFormat,然后job就能像以前一样正确的运行,并且更加的快。有时候,一个大的文件被lzo压缩过之后,甚至都不用分块就能被单个mapper高效的处理了。

在hadoop集群中安装lzo

要在hadoop中搭建lzo使用环境非常简单:

安装lzop native libraries
例如:sudo yum install lzop lzo2
从如下地址下载 hadooplzo支持到源代码:http://github.com/kevinweil/hadoop-lzo
编译从以上链接checkout下来到代码,通常为:ant compile-native tar
将编译出来到hadoop-lzo-*.jar部署到hadoop集群到各个slave到某个有效目录下,如 H A D O O O P H O M E / l i b 将 以 上 编 译 所 得 到 h a d o o p − l z o n a t i v e l i b b i n a r y 部 署 到 集 群 到 某 个 有 效 目 录 下 , 如 HADOOOP_HOME/lib 将以上编译所得到hadoop-lzo native libbinary部署到集群到某个有效目录下,如 HADOOOPH​OME/lib将以上编译所得到hadoop−lzonativelibbinary部署到集群到某个有效目录下,如HADOOP_HOME/lib/native/Linux-amd64-64。
将如下配置到 core-site.xml 中:

io.compression.codecs
org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec


io.compression.codec.lzo.class
com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec

将如下配置到mapred-site.xml中:

mapred.child.env
JAVA_LIBRARY_PATH=/path/to/your/native/hadoop-lzo/libs

如果想要mapreduce再写中间结果时也使用压缩,可以将如下配置也写入到mapred-site.xml中。

mapred.map.output.compression.codec
com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec

如果以上所有操作都成功,那么现在就可以尝试使用lzo了。比如打包一个lzo都压缩文件,如lzo_log文件,上传到hdfs中,然后用以下命令进行测试:
hadoop jar /path/to/hadoop-lzo.jarcom.hadoop.compression.lzo.LzoIndexerhdfs://namenode:9000/lzo_logs

如果要写一个job来使用lzo,可以找一个job,例如wordcount,将当中到TextInputFormat修改为LzoTextInputForma,其他都不用修改,job就能从hdfs上读入lzo压缩文件,进行分布式都分块并行处理。

这篇关于hadoop中使用lzo压缩算法的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!