我正在设置lzo编解码器以用作我的hadoop作业中的压缩工具。我知道lzo具有创建可拆分文件的理想功能。但是我还没有找到让lzo自动创建可拆分文件的方法。到目前为止我读过的博客都提到在作业外使用索引器并将输出lzo文件作为mapreduce作业的输入。我正在使用一些hadoop基准测试，我不想更改基准测试代码，只是在hadoop中使用lzo压缩来查看它对基准测试的影响。我计划使用lzo作为压缩map输出的编解码器，但如果输出不可拆分，则下一阶段必须在节点中获取整个压缩输出才能工作。是否有任何hadoop配置选项指示lzo使输出文件可拆分，以便透明地完成？
在多次尝试为hadoop安装Lzo压缩后，我需要帮助，因为我真的不知道为什么它不起作用。我在CentOs6上使用hadoop1.0.4。我试过http://opentsdb.net/setup-hbase.html,https://github.com/kevinweil/hadoop-lzo和其他一些人，但我仍然遇到错误:13/07/0319:52:23信息lzo.GPLNativeCodeLoader:加载nativegpl库13/07/0319:52:23警告lzo.LzoCompressor:java.lang.NoSuchFieldError:workingMemoryBuf
我正在尝试使用来自ElephantBird的输入格式在我的HadoopStreaming脚本中。特别是，我想使用LzoInputFormat并最终使用LzoJsonInputFormat(在此处处理Twitter数据)。但是，当我尝试这样做时，我不断收到错误消息，提示ElephantBird格式不是InputFormat类的有效实例。这就是我运行Streaming命令的方式:hadoopjar/usr/lib/hadoop/contrib/streaming/hadoop-streaming-0.20.2-cdh3u5.jar\-libjars/project/hanna/src/el
我有大量服务。我记录事件。每隔几分钟，我使用gzip压缩日志并将它们旋转到S3。从那里，我们通过Hive使用Amazon的Hadoop(elasticmapreduce)处理日志。现在在服务器上，当我们压缩和旋转日志时，每隔几分钟就会出现CPU峰值。我们想从gzip切换到lzo或snappy以帮助减少这种cpu峰值。我们是一个受CPU限制的服务，因此我们愿意用更大的日志文件换取轮换时消耗的更少的CPU。我一直在阅读大量有关LZO和Snappy(又名zippy)的资料。LZO的优点之一是它在HDFS中是可拆分的。然而，我们的文件是通过Gzip压缩的~15MB，所以我认为我们不会达到HDF
因此，我已经在网上看到了几个关于此的教程，但每个教程似乎都说要做一些不同的事情。此外，它们中的每一个似乎都没有具体说明您是要让事情在远程集群上运行，还是要在本地与远程集群交互，等等......就是说，我的目标只是让我的本地计算机(一台mac)让pig处理存在于Hadoop集群上的lzo压缩文件，该集群已经设置为可以处理lzo文件。我已经在本地安装了Hadoop，可以使用hadoopfs-[command]从集群中获取文件。我也已经在本地安装了pig，并在我运行脚本或通过grunt运行东西时与hadoop集群通信。我可以很好地加载和播放非lzo文件。我的问题只是找出一种加载lzo文件的方
我使用LZO来压缩reduce输出。我试过这个:Hadoop-LZOprojectofKevinWeil然后在我的工作中使用LzoCodec类:TextOutputFormat.setOutputCompressorClass(job,LzoCodec.class);现在压缩工作正常。我的问题是压缩结果是一个.lzo_deflate文件，我无法解压。Lzoputility似乎不支持那种类型的文件。LzopCodec应该提供一个.lzo文件，但它没有工作，但是它与LzoCodec在同一个包中(org.apache.hadoop.io.compress)这可能是指兼容性问题，因为我使用旧的
我正在尝试构建android项目即使在为工具链设置了正确的路径后仍出现以下错误/bin/sh:lzop:notfoundASarch/arm/boot/compressed/piggy.lzo.oarch/arm/boot/compressed/piggy.lzo.S:Assemblermessages:arch/arm/boot/compressed/piggy.lzo.S:4:Error:filenotfound:arch/arm/boot/compressed/piggy.lzomake[2]:***[arch/arm/boot/compressed/piggy.lzo.o]Er
Spark中常用的压缩方法有Gzip、Snappy、LZO、Bzip2等。一、压缩方法(python代码)下面以Python代码为例，介绍如何使用这些压缩方法。1.Gzip压缩方法#使用Gzip压缩方法压缩数据data=sc.parallelize(range(10)).map(str)data_gz=data.map(lambdax:(x,)).toDF(["value"]).write.format("gzip").mode("overwrite").save("data_gz")#使用Gzip压缩方法读取数据data_gz=spark.read.format("gzip").load("
我尝试在我的配置单元脚本中使用lzo，但收到此错误消息。看来我在类路径中没有lzo的类。以前有没有其他人遇到过这个问题，如何解决这个问题，也许我需要知道的是我在哪里可以获得lzo压缩的jar文件，thx。 最佳答案 Here是一些关于如何设置LZO压缩的详细说明。 关于java.io.IOException:NoLZOcodecfound,无法运行，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/qu
