Hadoop-LZO：让Hadoop处理LZO压缩文件更高效

项目介绍

Hadoop-LZO 是一个旨在为 Hadoop 带来可分割 LZO 压缩的项目。LZO 压缩格式因其速度和压缩率而成为 Hadoop 的理想选择。然而，LZO 文件本身并不支持原生分割，这意味着 Hadoop 的核心并行性将无法发挥。Hadoop-LZO 项目通过重新启用 LZO 压缩文件的并行处理能力，并提供标准工具（如输入/输出流等）来处理 LZO 文件，从而解决了这一问题。

项目技术分析

Hadoop-LZO 项目基于 hadoop-gpl-compression 项目，并在其基础上进行了多项改进：

• 修复了 hadoop-gpl-compression 中的多个 bug，特别是解压缩器在处理小文件或不可压缩文件时的兼容性问题。
• 增加了通过 com.apache.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInputFormat 类支持 Hadoop Streaming 的功能。
• 提供了更简便的 LZO 文件索引工具 com.hadoop.compression.lzo.LzoIndexer 和分布式索引工具 com.hadoop.compression.lzo.DistributedLzoIndexer。

LZO 压缩格式的块结构使得可以在文件的特定偏移量处开始解压缩，这些偏移量对应于新的 LZO 块边界。Hadoop-LZO 不仅提供了 LZO 解压缩支持，还提供了进程内索引工具和 MapReduce 风格的索引工具，这些工具可以读取一组 LZO 文件并输出接近 Hadoop 块边界的 LZO 块边界偏移量，从而实现大文件的并行处理。

项目及技术应用场景

Hadoop-LZO 适用于需要高效处理大规模数据集的场景，特别是在以下情况下：

• 大数据处理：当数据量巨大且需要快速处理时，LZO 的压缩速度和解压缩速度使其成为理想选择。
• 存储优化：通过压缩数据，减少磁盘 I/O 操作，从而降低存储成本。
• 并行处理：通过使 LZO 文件可分割，充分利用 Hadoop 的并行处理能力，提高数据处理效率。

项目特点

• 高性能压缩：LZO 压缩格式结合了速度和压缩率，适合大规模数据处理。
• 可分割性：通过索引工具，使 LZO 文件支持 Hadoop 的并行处理，提升处理效率。
• 易用性：提供了标准工具和简便的索引方法，方便用户快速上手。
• 兼容性：基于 hadoop-gpl-compression 项目，继承了其优点并进行了多项改进。

总结

Hadoop-LZO 项目通过引入可分割的 LZO 压缩，极大地提升了 Hadoop 在大规模数据处理中的效率和灵活性。无论是大数据分析、存储优化还是并行处理，Hadoop-LZO 都能为用户带来显著的性能提升。如果你正在寻找一种高效、易用的 Hadoop 压缩解决方案，Hadoop-LZO 绝对值得一试。

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参考链接：

• Hadoop-LZO GitHub 项目
• Hadoop at Twitter: Part 1 - Splittable LZO Compression