1,確保建立索引
$hadoop_home/bin/hadoop jar $hadoop_home/lib/hadoop-lzo-0.4.10.jar com.hadoop.compression.lzo.distributedlzoindexer /user/hive/warehouse/flog
2 如果在hive中新建外部表的語句為
create external table foo (
columna string,
columnb string )
partitioned by (date string)
row format delimited fields terminated by "\t"
stored as inputformat "com.hadoop.mapred.deprecatedlzotextinputformat"
outputformat "org.apache.hadoop.hive.ql.io.hiveignorekeytextoutputformat"
location '/path/to/hive/tables/foo';
alter table foo
set fileformat
inputformat "com.hadoop.mapred.deprecatedlzotextinputformat"
outputformat "org.apache.hadoop.hive.ql.io.hiveignorekeytextoutputformat";
5 用hadoop streaming程式設計執行mapreduce作業語句為
注意 如果沒有-inputformat com.hadoop.mapred.deprecatedlzotextinputformat 選項的話map作業也不會分片
沒有-jobconf mapred.output.compression.codec=com.hadoop.compression.lzo.lzopcodec選項，只設定-jobconf mapred.output.compress=true 選項的話 reduce作業輸出檔案的格式為.lzo_deflate
lzo檔案的並行map處理
hadoop集群中啟用了lzo後，還需要一些配置，才能使集群能夠對單個的lzo檔案進行並行的map操作，以提公升job的執行速度。首先，要為lzo檔案建立index。下面的命令對某個目錄裡的lzo檔案建立index hadoop home bin hadoop jar hadoop home lib...
hive中對lzo壓縮檔案建立索引實現並行處理
1,確保建立索引 hadoop home bin hadoop jar hadoop home lib hadoop lzo 0.4.10.jar com.hadoop.compression.lzo.distributedlzoindexer user hive warehouse flog 2 ...
joblib 對 Pandas 的並行處理
目標 如果需要對乙個很大的資料集進行操作，而基於一列資料生成新的一列資料可能都需要耗費很長時間。於是可以使用 joblib 進行並行處理。實現方法 1 無並行 import pandas as pd defdouble fun data return pow data,2 data double d...