mapred.output.compression.codec

mapred.output.compression.codec控制输出文件压缩格式
最新推荐文章于 2024-03-21 16:17:43 发布
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博客指出mapred.output.compression.codec可控制输出文件的压缩格式，这在数据处理中对文件存储和传输有重要意义，涉及到信息技术领域的数据处理相关内容。
mapred.output.compression.codec控制着输出文件的压缩格式
iteye_4476
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hadoop深入研究:(九)——mapreduce中的压缩
独自登高楼 望断天涯路
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转载请注明出处：http://blog.csdn.net/lastsweetop/article/details/9187721作为输入 当压缩文件做为mapreduce的输入时，mapreduce将自动通过扩展名找到相应的codec对其解压。作为输出 当mapreduce的输出文件需要压缩时，可以更改mapred.output.compress为true，mapped.output.compre
hive优化-文件存储格式和压缩方法
qq_39674417的博客
02-08 1013
hive调优是比较大的专题，需要结合实际的业务，数据的类型，分布，质量状况等来实际的考虑如何进行系统性的优化，hive底层是mapreduce，所以hadoop调优也是hive调优的一个基础,hvie调优可以分为几个模块进行考虑，数据的压缩与存储，sql的优化，hive参数的优化，解决数据的倾斜等。 主要分为以下几块： 第一：数据的压缩与存储格式 对分析的数据选择合适的存储格式与压缩方式能提高hive的分析效率： 1）压缩方式 压缩可以节约磁盘的空间，基于文本的压缩率可达40%+;...
设置mapreduce压缩输出
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map压缩输出 conf.setBoolean("mapred.compress.map.out", true);//设置map输出压缩    conf.setClass(Job.MAP_OUTPUT_COMPRESS_CODEC, GzipCodec.class, CompressionCodec.class); reduce压缩输出   conf.setBoolea
mapreduce程序的压缩实现
江南浙里的专栏
04-22 541
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MapReduce【数据压缩】
功不唐捐，玉汝于成
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mapreduce调优java代码_MapReduce性能调优记录
weixin_34297395的博客
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set hive.exec.compress.output=true; set mapred.output.compress=true; set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec; set io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec; SET mapred.output.compression.type=BLOCK;
09-02
### `set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;` 此配置指定了 MapReduce 作业输出数据的压缩编解码器为 `SnappyCodec`。`SnappyCodec` 是一种快速压缩编解码器，它提供了较...
--map输入小文件合并 --set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; --已经默认开启了 set mapred.min.split.size=268435456;--最小map文件大小256M set mapred.max.split.size=1073741824; --合并小于1G的splits set mapred.min.split.size.per.node=536870912; --小于500M的合并datanode上的文件合并 set mapred.min.split.size.per.rack=1073741824; --小于256M的交换机上的文件合并 --输出小文件合并 set hive.merge.mapfiles=true; set hive.merge.mapredfiles = true; set hive.merge.size.per.task=1073741824; set hive.merge.smallfiles.avgsize=536870912; set hive.exec.parallel=true; -- 压缩 set hive.exec.compress.output=true; set mapred.output.compress=true; set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; -- 开启动态分区写入 set hive.exec.dynamic.partition=true; set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; use vcloud_statics; insert overwrite table vcloud_statics.ads_live_bill_28181_srs_appid_count_ds partition(date) select a.appid,a.new_cnt,a.total_cnt,b.live_cnt,c.live_stream_cnt ,TRUNC('${azkaban.flow.1.days.ago}','MM') as date from ( select a.appid ,case when TRUNC('${azkaban.flow.1.days.ago}','MM') = '2025-02-01' then 20 else COALESCE(count(distinct case when b.device_id is null then concat(a.cid,a.device_id) end),0) end new_cnt ,case when TRUNC('${azkaban.flow.1.days.ago}','MM') = '2025-02-01' then 20 else count(distinct a.cid,a.device_id) end as total_cnt from vcloud_statics.dwb_live_bill_28181_srs_device_ds a left join ( select * from vcloud_statics.dwb_live_bill_28181_srs_device_ds where date < TRUNC('${azkaban.flow.1.days.ago}','MM') and date >= '2025-02-01' ) b on a.cid = b.cid and a.device_id = b.device_id where a.date >= TRUNC('${azkaban.flow.1.days.ago}','MM') and a.date <= '${azkaban.flow.1.days.ago}' group by a.appid ) a left join ( select appid,max(cnt) as live_cnt from vcloud_statics.ads_live_bill_28181_srs_appid_max_ds where date >= TRUNC('${azkaban.flow.1.days.ago}','MM') and date <= '${azkaban.flow.1.days.ago}' group by appid ) b on a.appid = b.appid left join ( select appid,max(cnt) as live_stream_cnt from vcloud_statics.ads_live_cdn_log_appid_stream_max_ds where date >= TRUNC('${azkaban.flow.1.days.ago}','MM') and date <= '${azkaban.flow.1.days.ago}' group by appid ) c on a.appid = c.appid ; 🤖 错误内容 数据类型错误，CASE表达式结果类型不一致。 错误位置：第36行。 错误原因：CASE表达式中的20是整数类型，而COALESCE(count(...),0)返回的是BIGINT类型，导致类型不匹配。 修正建议：将整数20转换为BIGINT类型，即使用20L。 数据类型错误，CASE表达式结果类型不一致。 错误位置：第37行。 错误原因：CASE表达式中的20是整数类型，而count(...)返回的是BIGINT类型，导致类型不匹配。 修正建议：将整数20转换为BIGINT类型，即使用20L。这样修改对吗
最新发布
09-23
我们正在处理一个关于Hive SQL中数据类型转换的问题。用户想知道在CASE表达式中，将整数20转换为BIGINT类型（使用20L）是否正确，以解决数据类型不一致问题。 根据Hive的数据类型： - 整数常量默认是INT类型（4...
Hadoop入门——MapReduce中的压缩
东天里的冬天
08-10 1337
作为输入 当压缩文件做为mapreduce的输入时，mapreduce将自动通过扩展名找到相应的codec对其解压。 作为输出 当mapreduce的输出文件需要压缩时，可以更改mapred.output.compress为true，mapped.output.compression.codec为想要使用的codec的类名就 可以了，当然你可以在代码中指定，通过调用FileOutputFo...
mapreduce关于数据压缩使用与支持的格式
涤生大数据
06-17 4290
1.压缩概述 数据压缩这是mapreduce的一种优化策略：通过压缩编码对mapper或者reducer的输出进行压缩，以减少磁盘IO，提高MR程序运行速度（但相应增加了cpu运算负担） Mapreduce支持将map输出的结果或者reduce输出的结果进行压缩，以减少网络IO或最终输出数据的体积 压缩特性运用得当能提高性能，但运用不当也可能降低性能 压缩使用基本原则：...
大数据基础学习-2.Hadoop1.0、MapReduce
闲人勿
04-24 1561
一、Hadoop1.0 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算。Hadoop是Doug Cutting根据Google的三篇论文开源出来的。为了能对Hadoop有更好的理解，先从Hadoop1.0开始，再过度到Hadoop2.0。 ...
hadoop streaming 配置项大全
太阳的味道
07-15 2251
Hadoop MapReduce和HDFS采用Java实现，默认提供Java编程接口，另外提供了C++编程接口和Streaming框架。Streaming框架允许任何程序语言实现的程序在Hadoop MapReduce中使用，方便已有程序向Hadoop平台移植。 Streaming的原理是用Java实现一个包装用户程序的MapReduce程序，该程序负责调用MapReduce Jav
【hive】如何设置hive以及MapReduce的压缩方式？
wyz0516071128的博客
07-03 1500
一、MapReduce的压缩方式的介绍压缩compress：目的是为了压缩map输出的 结果数据，减少网络IO和磁盘IO流常见的压缩算法：Snappy、Lz4,Lzo配置压缩：MapReduce ，配置 map端的输出有压缩mapreduce.map.output.compress = truemapreduce.map.output.compress.codec="org.apache.had...
map-reduce 优化
weixin_33736048的博客
09-14 236
map阶段优化 参数：io.sort.mb（default 100） 当map task开始运算，并产生中间数据时，其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘。 而是会利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存， 并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能。 每一个map都会对应存在一个内存buffer,map会将已经产生的部分结果先写入到该buffer中， ...
大数据专家，详解HadoopMapReduce处理海量小文件：压缩文件
2401_83384536的博客
03-21 471
在HDFS上存储文件，大量的小文件是非常消耗NameNode内存的，因为每个文件都会分配一个文件描述符，NameNode需要在启动的时候加载全部文件的描述信息，所以文件越多，对NameNode来说开销越大。假如成百上千的小文件压缩后只有一个Block，那么这个Block必然存在一个DataNode节点上，在计算的时候输入一个InputSplit，没有网络间传输数据的开销，而且是在本地进行运算。另外，如果考虑Mapper输出后，需要向Reducer拷贝的数据量比较大，可以考虑在配置Job的时候，指定。
数据分析利器之hive优化十大原则
weixin_34308389的博客
02-17 462
hive之于数据民工，就如同锄头之于农民伯伯。hive用的好，才能从地里（数据库）里挖出更多的数据来。 用过hive的朋友，我想或多或少都有类似的经历：一天下来，没跑几次hive，就到下班时间了。 hive在极大数据或者数据不平衡等情况下，表现往往一般，因此也出现了presto、spark-sql等替代品。今天不谈其它，就来说说关于hive，个人的一点心得。 一. 表连接优化 ...
hadoop&hive压缩相关说明
扫大街的程序员
01-06 2821
对于MR作业，压缩中间数据，可以减少磁盘操作，减少网络传输数据量，进而提交查询速度。 对此整理下日常生活中出现的疑惑点。 hadoop对每个压缩格式的支持  压缩格式  工具  算法  文件扩展名  多文件  可分割性  DEFLATE  无  DEFLATE  .deflate  不  不
MapReduce参数调优
Beckham008的专栏
04-15 2743
mapreduce参数调优
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