lzo专题
hadoop平台gz、lzo压缩对比
压缩比: rcfile: 1.04 rcfile+snappy: 0.27 rcfile+lzo: 0.25 sequencefile: 0.83 sequencefile+snappy:0.84 sequencefile+lzo: 0.79 单列读取速度: select count(distinct product_no) rc
lzo压缩之配置文件与程序对应关系
lzo压缩之配置文件与程序对应关系 1.core-site.xml中的： <property> <name>io.compression.codecs</name> <value>org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,com.hadoop.compr
pyspark ERROR lzo.GPLNativeCodeLoader: Could not load native gpl library
使用pyspark出现问题: 14/10/24 14:51:40 ERROR lzo.GPLNativeCodeLoader: Could not load native gpl library java.lang.UnsatisfiedLinkError: no gplcompression in java.library.path cp /usr/lib/hadoo
DoNotRetryIOException: Compression algorithm 'lzo' previously failed test
Hbase 建表报错： Exception in thread "main" org.apache.hadoop.hbase.DoNotRetryIOException: org.apache.hadoop.hbase.DoNotRetryIOException: Compression algorithm 'lzo' previously failed test. Set hbase.tabl
lzo格式作为输入时调整map个数
普通文本文件作为mapreduce的输入时调整map个数需调整 mapred.min.split.size和 mapred.max.split.size mapred.min.split.size是每个map的大小的最小值，而map的大小不能超过 mapred.max.split.size且不超过blocksize,因此map的大小是 Math.max(minSize, Math.
Hive set hive.lzo.paralle.read.index.thread = 1000；
set hive.lzo.paralle.read.index.thread = 1000; 应该是读lzo文件的时候起多个进程去读数据，如果来源表是lzo而且小文件比较多，加这个可以加快速度。 查看默认值： set hive.lzo.paralle.read.index.thread ; -- hive.lzo.paralle.read.index.thread is undefined
Hive之配置和使用LZO压缩
前言 OS：CentOS 7 Hive：2.3.0 Hadoop：2.7.7 MySQL Server：5.7.10 Hive官方手册：LanguageManual LZO 在配置Hive使用lzo压缩功能之前，需要保证Hadoop集群中lzo依赖库的正确安装，以及hadoop-lzo依赖的正确配置，可以参考：Hadoop配置lzo压缩 温馨提示：Hive自定义组件打包时，不要同时
emr+hadoop2.4+spark1.2 class not found com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec
aws 云上的 spark standalone 模式下，hadoop集群的core-site.xml有： <property><name>io.compression.codec.lzo.class</name> <value>com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec</value></property> spark on yarn会默认使用集群
spark取得lzo压缩文件报错 java.lang.ClassNotFoundException: Class com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec
恩,这个问题,反正是我从来没有注意的问题,但今天还是写出来吧 配置信息 hadoop core-site.xml配置 <property><name>io.compression.codecs</name><value>org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,com.
安装hadoop-lzo
最近我们部门在测试云计算平台hadoop，我被lzo折腾了三四天，累了个够呛。在此总结一下，也给大家做个参考。 操作系统：CentOS 5.5，Hadoop版本：hadoop-0.20.2-CDH3B4 安装lzo所需要软件包：gcc、ant、lzo、lzo编码/解码器，另外，还需要lzo-devel依赖 配置lzo的文件：core-site.xml、m
hadoop lzo安装
最近我们部门在测试云计算平台hadoop，我被lzo折腾了三四天，累了个够呛。在此总结一下，也给大家做个参考。 操作系统：CentOS 5.5，Hadoop版本：hadoop-0.20.2-CDH3B4 安装lzo所需要软件包：gcc、ant、lzo、lzo编码/解码器，另外，还需要lzo-devel依赖 配置lzo的文件：core-site.xml、m
Hadoop-之配置LZO压缩完整手册
Hadoop-之配置LZO压缩完整手册 1 前言 HADOOP本身除了GIP、DEFLATE、BZIP2等压缩之外是不支持LZO压缩的，所以我们加入需要让HDFS支持LZO(一种可切分的压缩形式，压缩率也很低)压缩，我们需要引入Twitter的Hadoop-LZO,参考地址为：https://github.com/twitter/hadoop-lzo/ 2 hadoop-lzo的编译-构建与
Hive数仓建表时选用ORC还是PARQUET，压缩选Lzo还是snappy?
目录 1 文件存储格式1.1 ORC1.1.1 ORC的存储结构1.1.2 关于ORC的hive配置 1.2 Parquet1.2.1 Parquet的存储结构1.2.2 Parquet的表配置属性 1.3 ORC和Parquet对比 2 压缩方式3 存储和压缩结合该如何选择?3.1 ORC格式存储，Snappy压缩3.2 Parquet格式存储，Lzo压缩3.3 Parquet格式存储，S
Hive数仓建表该选用ORC还是Parquet，压缩选LZO还是Snappy？
因为上一篇文章中提到我在数仓的ods层因为使用的是 STORED AS INPUTFORMAT 'com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInputFormat' OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'存储模式，但是遇到了count(*) 统计结果与select
Hive数仓中存储格式ORC和Parquet，压缩方式LZO和Snappy
自我总结： LZO支持切片，Snappy不支持切片。 ORC和Parquet都是列式存储。 ORC和Parquet 两种存储格式都是不能直接读取的，一般与压缩一起使用，可大大节省磁盘空间。 选择：ORC文件支持Snappy压缩，但不支持lzo压缩，所以在实际生产中，使用Parquet存储 + lzo压缩的方式更为常见，这种情况下可以避免由于读取不可分割大文件引发的数据倾斜。 但是，如果数
hive 修改cluster by算法_Hive数仓建表该选用ORC还是Parquet，压缩选LZO还是Snappy？
欢迎大家微信搜索：后来X大数据，更多精彩文章都会在公众号准时更新。 大家好，我是后来，周末理个发，赶脚人都精神了不少，哈哈。 因为上一篇文章中提到我在数仓的ods层因为使用的是 STORED AS INPUTFORMAT 'com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInputFormat' OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.h