Hadoop LZO 解析包

Hadoop与LZO压缩 Hadoop是一个开源框架，主要用于处理和存储大规模数据，由Apache软件基金会开发。在大数据处理领域，Hadoop以其分布式计算模型（MapReduce）和可扩展性而闻名。为了提高数据存储和传输效率，Hadoop支持多种压缩格式，其中之一就是LZO（Lempel-Ziv-Oberhumer）。 LZO是一种快速的无损数据压缩算法，由Uwe Ligges创建，其主要特点是压缩和解压缩速度快，但压缩率相对较低。在Hadoop中，LZO压缩被广泛用于减少数据存储空间和提高网络传输效率，尤其在实时或近实时的数据处理场景中表现突出。 在Hadoop中实现LZO压缩，通常需要两个关键组件：一是Java库，用于处理LZO压缩和解压缩的逻辑；二是Native库，这是一个C编译的库，提供高性能的压缩和解压缩功能。\"hadoop-lzo.zip\"这个压缩包集成了这两个组件，使得用户可以直接将LZO引入到Hadoop项目中。 hadoop-lzo-0.4.20.jar是这个压缩包中的核心文件，包含了Hadoop对LZO压缩的支持。该JAR文件包括了Hadoop与LZO交互所需的类和接口，例如org.apache.hadoop.io.compress.LzoCodec，负责在MapReduce任务中进行LZO压缩和解压缩。 要将LZO引入Hadoop项目，开发者需将hadoop-lzo-0.4.20.jar添加到项目的类路径中，并在core-site.xml配置文件中设置io.compression.codecs属性来注册LZO codec： io.compression.codecs com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec io.compression.codec.lzo.class com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec

将 hadoop-lzo-0.4.20.jar 放置在 hadoop-2.7.2/share/hadoop/common 中。 在 core-site.xml 中添加配置： io.compression.codecs: org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec, org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec, org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec, org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec, com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec io.compression.codec.lzo.class: com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec

Hadoop-LZO-0.4.13.jar is a crucial dependency package for Hadoop environments.

Hadoop安装包包含以下目录：- bin: 存放Hadoop的可执行命令脚本。- etc: 存放Hadoop的配置文件。- lib: 存放Hadoop所需的库文件。- sbin: 存放Hadoop的守护进程脚本。- share: 存放Hadoop的文档和其他共享文件。

LZO 2.0.6是一种高效的实时数据压缩库，特点是快速压缩和解压速度，适用于嵌入式系统和网络传输。Hadoop-LZO为Apache Hadoop生态系统提供了LZO压缩支持，优化数据存储和传输效率。Apache Maven是流行的Java项目管理工具，通过POM自动化项目构建过程，包括依赖管理和打包应用。

详细介绍了如何安装和配置hadoop-lzo-0.4.21-SNAPSHOT.jar。通过将编译后的hadoop-lzo源码添加到hadoop的classpath（如${HADOOP_HOME}/share/hadoop/common），来正确配置hadoop以支持lzo压缩，从而简化编译过程。

通过剖析Hadoop源码，了解其内部运作机制和实现细节。

Hadoop 以 MapReduce 计算模式为基础，是一个开源且分布式的并行编程架构，可轻松处理海量数据。 Hadoop 具有以下主要组件：- HDFS：分布式文件系统，用于存储数据。- HBase：分布式数据库，用于部署数据。- MapReduce：数据处理引擎。

深入剖析 Hadoop 底层实现，探索分布式系统架构精髓。