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mr中间结果优化

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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FileOutputFormat的静态方法去设置这两个属性,我们来看代码:
[java] view plain copy
 
  1. package com.sweetop.styhadoop;  
  2.   
  3. import org.apache.hadoop.fs.Path;  
  4. import org.apache.hadoop.io.IntWritable;  
  5. import org.apache.hadoop.io.Text;  
  6. import org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;  
  7. import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;  
  8. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;  
  9. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;  
  10.   
  11. import java.io.IOException;  
  12.   
  13. /** 
  14.  * Created with IntelliJ IDEA. 
  15.  * User: lastsweetop 
  16.  * Date: 13-6-27 
  17.  * Time: 下午7:48 
  18.  * To change this template use File | Settings | File Templates. 
  19.  */  
  20. public class MaxTemperatureWithCompression {  
  21.     public static void main(String[] args) throws Exception {  
  22.         if (args.length!=2){  
  23.             System.out.println("Usage: MaxTemperature <input path> <out path>");  
  24.             System.exit(-1);  
  25.         }  
  26.         Job job=new Job();  
  27.         job.setJarByClass(MaxTemperature.class);  
  28.         job.setJobName("Max Temperature");  
  29.   
  30.         FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));  
  31.         FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));  
  32.   
  33.         job.setMapperClass(MaxTemperatrueMapper.class);  
  34.         job.setCombinerClass(MaxTemperatureReducer.class);  
  35.         job.setReducerClass(MaxTemperatureReducer.class);  
  36.   
  37.         job.setOutputKeyClass(Text.class);  
  38.         job.setOutputValueClass(IntWritable.class);  
  39.   
  40.         FileOutputFormat.setCompressOutput(job, true);  
  41.         FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, GzipCodec.class);  
  42.   
  43.         System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1);  
  44.   
  45.     }  
  46. }  
输入也是一个压缩文件
[plain] view plain copy
 
  1. ~/hadoop/bin/hadoop com.sweetop.styhadoop.MaxTemperatureWithCompression   input/data.gz  output/  
输出的每一个part都会被压缩,我们这里只有一个part,看下压缩了的输出
[plain] view plain copy
 
  1. [hadoop@namenode test]$hadoop fs -get output/part-r-00000.gz .  
  2. [hadoop@namenode test]$ls  
  3. 1901  1902  ch2  ch3  ch4  data.gz  news.gz  news.txt  part-r-00000.gz  
  4. [hadoop@namenode test]$gunzip -c part-r-00000.gz   
  5. 1901<span style="white-space:pre">  </span>317  
  6. 1902<span style="white-space:pre">  </span>244  
如果你要将序列文件做为输出,你需要设置mapred.output.compression.type属性来指定压缩类型,默认是RECORD类型,它会按单个的record压缩,如果指定为BLOCK类型,它将一组record压缩,压缩效果自然是BLOCK好。
当然代码里也可以设置,你只需调用SequenceFileOutputFormat的setOutputCompressionType方法进行设置。
[plain] view plain copy
 
  1. SequenceFileOutputFormat.setOutputCompressionType(job, SequenceFile.CompressionType.BLOCK);  
如果你用Tool接口来跑mapreduce的话,可以在命令行设置这些参数,明显比硬编码好很多

压缩map输出

即使你的mapreduce的输入输出都是未压缩的文件,你仍可以对map任务的中间输出作压缩,因为它要写在硬盘并且通过网络传输到reduce节点,对其压
缩可以提高很多性能,这些工作也是只要设置两个属性即可,我们看下代码里怎么设置:
[java] view plain copy
 
  1. Configuration conf = new Configuration();  
  2.     conf.setBoolean("mapred.compress.map.output", true);  
  3.     conf.setClass("mapred.map.output.compression.codec",GzipCodec.class, CompressionCodec.class);  
  4.     Job job=new Job(conf);  

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