带着一些困惑，我阅读了cloudera'sblogpostonlzooncloudera.由于一些许可bs，lzo压缩不是标准hadoop的一部分，好的。但是，是什么阻止了cloudera将其作为其发行版的一部分？还是这件事发生了？简而言之，如何在clouderacdh3u2上进行lzo压缩？ 最佳答案 Butwhat'sstoppingclouderafrommakingitpartoftheirdistribution?Orhasthishappened?ApacheHadoop和ClouderaCDH都是released在相同
我们正在选择存储原始日志的文件格式，主要要求是压缩和可拆分。block压缩(以编解码器为准)SequenceFiles和Hadoop-LZO到目前为止看起来最合适。哪一个被Map-Reduce处理起来效率更高，整体上更容易处理？ 最佳答案 对于原始日志，建议使用像SequenceFileFormat这样的容器文件格式，它支持压缩和拆分。要使用这种格式存储日志，您必须选择时间戳作为键并选择记录的行作为值。在我们的团队中，我们广泛使用SequenceFiles。对于可拆分的LZO，需要对文件进行预处理，生成索引。如果没有索引，MapRe
非常感谢您阅读我的帖子。我正在尝试在我的服务器(运行XeonCPU)上的HBase上安装LZO2.03压缩编解码器。我目前正在运行Hadoop0.20.1和HBase0.90.2。我遵循了http://wiki.apache.org/hadoop/UsingLzoCompression中的指南.我从http://code.google.com/p/hadoop-gpl-compression/下载了LZOnative连接器(Hadoop-GPL-Compression).我使用./configure--prefix=/home/ckwon/wks/test/lzo_lib_x64--e
我正在用mrjob编写任务使用GoogleNgrams数据计算各种统计数据:https://aws.amazon.com/datasets/8172056142375670我使用制表符分隔文本中未压缩的数据子集在本地开发和测试了我的脚本。尝试运行该作业后，出现此错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"ngram_counts.py",line74,inMRNGramCounts.run()File"/usr/lib/python2.6/dist-packages/mrjob/job.py",line500,inrunmr_job.execute()F
我只是按照Cloudera文档中的步骤操作，在集群上安装了GPLExtrasParcel，并通过ClouderaManager配置了HDFS服务。但是尝试读取HDFS上的.lzo文件时出现错误:$hadoopfs-text/tmp/Lzo/log.txt.lzoINFOlzo.GPLNativeCodecLoader:LoadednativegpllibraryWARNlzo.LzoCompressor:java.lang.NoSuchFiledError:lzoCompressLevelFuncERRORlzo.LzoCodec:Failedtoload/initializenati
我正在写信给hadoophdfs。该文件必须使用lzo压缩。此外，该文件将实时附加。源文件是hadoop中不存在的gzip文件。批处理这个gzip文件，然后进行lzo压缩并附加到hadoop。这是否消除了使用mapreduce的可能性？我们怎样才能做到这一点？在此先感谢您的帮助 最佳答案 您可以从自定义Java代码直接写入HDFS:publicclassHdfsWriteextendsConfiguredimplementsTool{publicintrun(String[]arg0)throwsException{//create
我已经安装了ClouderaHadoop-LZO软件包并将以下设置添加到我的客户端环境安全阀中:HADOOP_CLASSPATH=$HADOOP_CLASSPATH:/opt/cloudera/parcels/HADOOP_LZO/lib/hadoop/lib/*JAVA_LIBRARY_PATH=$JAVA_LIBRARY_PATH:/opt/cloudera/parcels/HADOOP_LZO/lib/hadoop/lib/native但是，我得到了最奇怪的native-lzolibrarynotavailable错误:13/08/0523:59:06INFOlzo.GPLNat
我已经在我的Gateway/hadoop-env.sh中编写了一个简单的LzoWordCount:HADOOP_CLASSPATH=/opt/cloudera/parcels/HADOOP_LZO/lib/hadoop/lib/hadoop-lzo-cdh4-0.4.15-gplextras.jarJAVA_LIBRARY_PATH=/opt/cloudera/parcels/HADOOP_LZO-0.4.15-1.gplextras.p0.105/lib/hadoop/lib/native/当我运行MR作业时，我得到:mapred.JobClient:TaskId:attempt_2
我正在尝试使用Amazon的ElasticMapReduce来处理Googlengrams数据集。在http://aws.amazon.com/datasets/8172056142375670处有一个公共(public)数据集，我想使用Hadoop流。对于输入文件，它表示“我们将数据集存储在AmazonS3中的单个对象中。该文件采用block级LZO压缩的序列文件格式。序列文件键是数据集的行号，存储为LongWritable，值是存储为TextWritable的原始数据。”我需要做什么才能使用HadoopStreaming处理这些输入文件？我尝试在我的参数中添加一个额外的“-inpu
我在S3中存储的一些LZO压缩日志文件上运行EMRSpark作业。有几个日志文件存储在同一个文件夹中，例如:...s3://mylogfiles/2014-08-11-00111.lzos3://mylogfiles/2014-08-11-00112.lzo...在spark-shell中，我正在运行一个计算文件行数的作业。如果我为每个文件单独计算行数，则没有问题，例如像这样://Worksfine...sc.textFile("s3://mylogfiles/2014-08-11-00111.lzo").count()sc.textFile("s3://mylogfiles/2014
