Hadoop2.7.1和Hbase0.98添加LZO压缩

青旅半醒 2022-04-12 12:15 172阅读 0赞

\[size=medium\]  
1，执行命令安装一些依赖组件  
yum install -y hadoop-lzo lzo lzo-devel hadoop-lzo-native lzop  
2， 下载lzo的源码包并解压  
  
wget \[url\]http://www.oberhumer.com/opensource/lzo/download/lzo-2.09.tar.gz\[/url\]  
tar -zxvf lzo-2.09.tar.gz  
  
3，在当前目录新建一个lzo目录，存储编译后的lzo文件  
进入lzo-2.09目录  
依次执行命令：  
export CFLAGS=-64m  
./configure --enable-shared --prefix=/home/search/lzo  
make && make install  
  
4，下载twitter的hadoop-lzo源码进行编译：  
  
git clone \[url\]https://github.com/twitter/hadoop-lzo.git\[/url\]  
  
进入hadoop-lzo目录，修改pom中hadoop的版本为2.7.1  
然后依次执行如下命令，配置环境变量：  
export CFLAGS=-64m  
export CXXFLAGS=-64m  
export C\_INCLUDE\_PATH=/home/search/lzo/include  
export LIBRARY\_PATH=/home/search/lzo/lib  
然后执行mvn clean test构建  
mvn clean test  
确认success后，即可执行：  
mvn clean package -Dmaven.test.skip=true  
进行打包构建，构建成功后，  
  
拷贝编译文件 cp -a hadoop-lzo/target/native/Linux-amd64-64/lib/\* 到hadoop/lib/native/ 和 hbase/lib/ 下面  
  
拷贝lzo的jar包cp -a hadoop-lzo/target/hadoop-lzo-0.4.20-SNAPSHOT.jar 到hadoop/share/hadoop/common/lib下面和hbase/lib下面  
  
//测试hbase是否支持snappy  
hbase org.apache.hadoop.hbase.util.CompressionTest /user/webmaster/word/in/tt2 snappy  
//测试hbase是否支持lzo  
hbase org.apache.hadoop.hbase.util.CompressionTest /user/webmaster/word/in/tt2 lzo  
  
//压缩lzop,解压缩lzop -d  
//执行一个MR任务，给lzo相关数据，建索引，  
bin/hadoop jar share/hadoop/common/lib/hadoop-lzo-0.4.20-SNAPSHOT.jar com.hadoop.compression.lzo.DistributedLzoIndexer /user/webmaster/rand  
  
//执行一个单机任务，给lzo相关数据，建索引  
bin/hadoop jar share/hadoop/common/lib/hadoop-lzo-0.4.20-SNAPSHOT.jar  
com.hadoop.compression.lzo.LzoIndexer /user/webmaster/rand  
  
经过测试同样的数据：  
  
不设置任何压缩的hbase表，所占存储空间最大  
经过snappy压缩的表，存储空间明显变小  
经过lzo压缩的表，存储空间最小  
  
遇到的问题：  
  
一个hbase中，如果同时有两种压缩表，一个是lzo压缩的表，一个是snappy压缩的表，那么在使用java client去scan数据时，可能会有regionserver会挂掉，经过查看log，发现hbase中并无明显异常，但是同节点的hadoop的datanode的log中会抛出了如下异常：  
  
\[/size\]

java.io.IOException: Premature EOF from inputStream
            at org.apache.hadoop.io.IOUtils.readFully(IOUtils.java:201)
            at org.apache.hadoop.hdfs.protocol.datatransfer.PacketReceiver.doReadFully(PacketReceiver.java:213)
            at org.apache.hadoop.hdfs.protocol.datatransfer.PacketReceiver.doRead(PacketReceiver.java:134)
            at org.apache.hadoop.hdfs.protocol.datatransfer.PacketReceiver.receiveNextPacket(PacketReceiver.java:109)
            at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BlockReceiver.receivePacket(BlockReceiver.java:472)
            at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BlockReceiver.receiveBlock(BlockReceiver.java:849)
            at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataXceiver.writeBlock(DataXceiver.java:804)
            at org.apache.hadoop.hdfs.protocol.datatransfer.Receiver.opWriteBlock(Receiver.java:137)
            at org.apache.hadoop.hdfs.protocol.datatransfer.Receiver.processOp(Receiver.java:74)
            at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataXceiver.run(DataXceiver.java:251)
            at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

\[size=medium\]  
经过查资料，发现说的都是hbase的客户端租约超时，或者是linux的句柄数太少，等等，经过验证，发现跟这些处理方法没关系，删除了一个snappy压缩的表，继续测试，这下能正常运行了， 至于具体的原理，还没搞清楚，可能与hbase的hfile的底层存储有关系，一个region下面不能同时存储在两种压缩数据结构，这个坑得记住。  
\[/size\]  
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