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Hadoop2.7.1和Hbase0.98添加LZO压缩

程序员文章站 2022-05-25 08:21:37
...

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 http://www.oberhumer.com/opensource/lzo/download/lzo-2.09.tar.gz
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 https://github.com/twitter/hadoop-lzo.git

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:



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)


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。


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