MR案例：MR和Hive中使用Lzo压缩

在MapReduce中使用lzo压缩

　1).首先将数据文件在本地使用lzop命令压缩。具体配置过详见配置hadoop集群的lzo压缩

//压缩lzop,解压缩lzop -d
[root@ncst word]# lzop words.txt 
[root@ncst word]# ls
words.txt  words.txt.lzo

　2).将lzo文件上传到hdfs

[root@ncst word]# hadoop fs -put words.txt.lzo /test/in/words/
[root@ncst word]# hadoop fs -ls /test/in/words
Found 1 items
-rw-r--r--   1 root supergroup        115 2015-08-28 21:13 /test/in/words/words.txt.lzo

　3).给Lzo文件建立索引Index(两种方式)

//单机版
[root@ncst word]# hadoop jar 
> /usr/local/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/hadoop-lzo-0.4.20-SNAPSHOT.jar 
> com.hadoop.compression.lzo.LzoIndexer 
> /test/in/words
//集群版本
[root@ncst word]# hadoop jar 
> /usr/local/hadoop/hadoop-2.2.0/share/hadoop/common/lib/hadoop-lzo-0.4.20-SNAPSHOT.jar 
> com.hadoop.compression.lzo.DistributedLzoIndexer 
> /test/in/words
//索引文件以.index结尾
[root@ncst word]# hadoop fs -ls /test/in/words
Found 2 items
-rw-r--r--   1 root supergroup        115 2015-08-28 21:13 /test/in/words/words.txt.lzo
-rw-r--r--   1 root supergroup          8 2015-08-28 21:28 /test/in/words/words.txt.lzo.index

　4).编写MapReduce程序(需要添加的额外包hadoop-lzo-0.4.13.jar)

package test0820;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.VLongWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;

import com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec;
import com.hadoop.mapreduce.LzoTextInputFormat;

public class WordCount0826 {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();

        //GenericOptionsParser类的getRemainingArgs()方法作用是从命令行获取配置信息
        String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();

        if (otherArgs.length != 2) {
          System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
          System.exit(2);
        }        
            
        Job job = Job.getInstance(conf);
        job.setJarByClass(WordCount0826.class);    
        
        job.setMapperClass(IIMapper.class);
        job.setReducerClass(IIReducer.class);

        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(VLongWritable.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(VLongWritable.class); 

       
    
        //配置输入类型为Lzo
        job.setInputFormatClass(LzoTextInputFormat.class);

        
        //配置reduce结果压缩以及压缩格式
        FileOutputFormat.setCompressOutput(job, true);
        FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, LzopCodec.class);

        
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
        
        System.exit(job.waitForCompletion(true)? 0:1);
    }
    //map
    public static class IIMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, VLongWritable>{
        @Override
        protected void map(LongWritable key, Text value,Context context)
                throws IOException, InterruptedException {

            String[] splited = value.toString().split(" "); 

            for(String word : splited){
                context.write(new Text(word),new VLongWritable(1L));
            }
        }
    }
    //reduce
    public static class IIReducer extends Reducer<Text, VLongWritable, Text, VLongWritable>{
        @Override
        protected void reduce(Text key, Iterable<VLongWritable> v2s, Context context)
                throws IOException, InterruptedException {

            long sum=0;

            for(VLongWritable vl : v2s){
                sum += vl.get();                 
            }
            context.write(key, new VLongWritable(sum));
        }
    }
}

　5).运行hadoop jar

[root@ncst test]# hadoop jar myjar.jar /test/in/words/ /test/out/0828/02

　　如若未在程序中配置输入和输出都为Lzo格式，可以在命令行通过 -D 开头的参数进行配置

hadoop jar myjar.jar 
 -D mapred.reduce.tasks=2 
 -D mapreduce.job.inputformat.class=com.hadoop.mapreduce.LzoTextInputFormat 
 -D mapred.output.compress=true 
 -D mapred.output.compression.codec=com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec 
 /test/in/words /test/out/0828/001

　6).查看结果文件

[root@ncst test]# hadoop fs -ls /test/out/0828/001
Found 3 items
-rw-r--r--   1 root supergroup          0 2015-08-28 21:35 /test/out/0828/001/_SUCCESS
-rw-r--r--   1 root supergroup         61 2015-08-28 21:35 /test/out/0828/001/part-r-00000.lzo
-rw-r--r--   1 root supergroup         87 2015-08-28 21:35 /test/out/0828/001/part-r-00001.lzo

　7).查看结果Lzo文件的内容(两种方式)

//以fs -get方式下载下来,再解压
[root@ncst test]# hadoop fs -get /test/out/0828/001 ~/out
[root@ncst test]# cd ~/out

//lzop -d *.lzo 是解压lzo文件的命令
[root@ncst out]# lzop -d part-*
[root@ncst out]# ls
part-r-00000  part-r-00000.lzo  part-r-00001  part-r-00001.lzo  _SUCCESS
//利用fs -text 结合Linux的重定向 > 命令
[root@ncst test]# hadoop fs -text /test/out/0828/001/part-* > out.txt

//查看out.txt结果
[root@ncst test]# more out.txt 
hello   3
man     2
women   2
word    1
world   2

总结：

  • lzo文件需要建立索引才能支持分块(split)。如果没有索引，lzo文件也是可以处理的，MapReduce会根据后缀名 “.lzo” 来对lzo文件解压，并且InputFormat也不需要特别指定，但是不支持分块，整个lzo文件只用一个map来处理。
  • 对于输入文件为添加了索引的Lzo压缩文件，如若不在代码中指定 job.setInputFormatClass(LzoTextInputFormat.class); 则Mapreduce程序将会把索引文件.index也当作是数据文件！LzoTextInputFormat类需要引入相应的(hadoop-lzo-0.4.13.jar)包，如果你是使用Maven管理依赖，则需要在pom.xml文件中添加以下属性。
<dependency> 
    <groupId>com.hadoop.gplcompression</groupId> 
    <artifactId>hadoop-lzo</artifactId> 
    <version>0.4.19</version> 
</dependency>

在Streaming程序中使用lzo压缩

把InputFormat设置为DeprecatedLzoTextInputFormat，还要设置参数 stream.map.input.ignoreKey=true。这样map的key值(key值是行在文件中的偏移量，value值是每行的文本)就不会传入reduce程序中，这个key值我们是不需要的。

hadoop jar 
/opt/mapr/hadoop/hadoop-0.20.2/contrib/streaming/hadoop-0.20.2-dev-streaming.jar 
-file /home/pyshell/map.py 
-file /home/pyshell/red.py  
-mapper /home/pyshell/map.py 
-reducer /home/pyshell/red.py 
-input /aojianlog/20120304/gold/gold_38_3.csv.lzo 
-output /aojianresult/gold38 
-inputformat com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInputFormat    //没有此选项,map作业也不会分片
-jobconf mapred.output.compress=true    //指定reduce输出压缩
-jobconf mapred.output.compression.codec=com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec    //没有此选项,reduce作业输出文件的格式为.lzo_deflate

在hive中使用lzo压缩

hadoop集群启用了Lzo压缩，就需要在Hive建表的时候指定压缩时所使用的编解码器，否则Hive无法正确读取数据。

　1).Gzip和Bzip2由于是hadoop默认支持的，所以无需指定特殊的编解码器，只要指定Text类型即可。

create table lzo( 
id int, 
name string) 
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '	' 
STORED AS TEXTFILE;

　2).LZO是外挂的第三方库，所以要指定输入和输出的编解码器。

create table lzo( 
id int, 
name string) 
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '	' 
STORED AS INPUTFORMAT 'com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInputFormat'
OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat';

　3).对于Hive表的数据文件，用lzop在本地压缩好了，直接上传到hdfs上就可以了。

[root@ncst test]# lzop -v lzo 
compressing lzo into lzo.lzo

hive> load data local inpath '/root/test/lzo.lzo'
    > overwrite into table lzo;

hive> select * from lzo;
OK
      Tie
      Coat
      Hat
      Scarf
Time taken: 0.218 seconds, Fetched: 4 row(s)

　4).对于已经存在的表修改为Lzo 

　　alter table后对已经load进表中的数据，需要重新load和创建索引，要不还是不能分块。

ALTER TABLE things
    SET FILEFORMAT
        INPUTFORMAT "com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInputFormat"
        OUTPUTFORMAT "org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat";

　5).在做数据清洗的时候，假如源日志是lzo压缩的，输出的时候也希望使用lzo压缩。则在数据清洗的脚本中对hadoop的jobconf做一个指定。这样就可以做到，输入是lzo，输出也可以lzo。或者输入是text，输出是lzo。

-inputformat com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInputFormat 
-jobconf mapreduce.output.compress=true 
-jobconf mapreduce.output.compression.codec=com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec
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原文地址：https://www.cnblogs.com/skyl/p/4766332.html