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Hadoop-LZO-主分支

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简介：
Hadoop-LZO项目旨在为Apache Hadoop提供LZO压缩支持，优化数据处理性能。此主分支包含了最新的功能更新与错误修复。 1. 安装 Hadoop-gpl-compression 1.1：使用 wget 下载 hadoop-gpl-compression-0.1.0-rc0.tar.gz 文件。 - 解压后，将 hadoop-gpl-compression-0.1.0/lib/native/Linux-amd64-64/ 目录下的所有文件移动到 $HADOOP_HOME/lib/native/Linux-amd64-64/ - 将 hadoop-gpl-compression-0.1.0/hadoop-gpl-compression-0.1.0.jar 文件复制至 /usr/local/hadoop-1.0.2/lib/ 2. 安装 lzo： - 使用 apt-get 命令安装 gcc 和 lzop 3. 在本地测试，可以执行压缩及解压缩命令。 - 下载 hadoop-lzo 并进行解压 - 设置环境变量：export CFLAGS=-m64；export CXXFLAGS=-m64（适用于 Hadoop 0.20 版本） - 编译生成的 build/hadoop-lzo-0.4.15.jar 文件复制到 /usr/local/hadoop-1.0.2/lib/ - 使用 bin/hadoop jar 命令测试解压程序，具体命令为：bin/hadoop jar /usr/local/hadoop-1.0.2/lib/hadoop-lzo-0.4.15.jar com.hadoop.compression.lzo.LzoIndexer /home/hadoop/project_hadoop/aa.html.lzo

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  • Hadoop-LZO-主分支
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    Hadoop-LZO项目旨在为Apache Hadoop提供LZO压缩支持，优化数据处理性能。此主分支包含了最新的功能更新与错误修复。 1. 安装 Hadoop-gpl-compression 1.1：使用 wget 下载 hadoop-gpl-compression-0.1.0-rc0.tar.gz 文件。 - 解压后，将 hadoop-gpl-compression-0.1.0/lib/native/Linux-amd64-64/ 目录下的所有文件移动到 $HADOOP_HOME/lib/native/Linux-amd64-64/ - 将 hadoop-gpl-compression-0.1.0/hadoop-gpl-compression-0.1.0.jar 文件复制至 /usr/local/hadoop-1.0.2/lib/ 2. 安装 lzo： - 使用 apt-get 命令安装 gcc 和 lzop 3. 在本地测试，可以执行压缩及解压缩命令。 - 下载 hadoop-lzo 并进行解压 - 设置环境变量：export CFLAGS=-m64；export CXXFLAGS=-m64（适用于 Hadoop 0.20 版本） - 编译生成的 build/hadoop-lzo-0.4.15.jar 文件复制到 /usr/local/hadoop-1.0.2/lib/ - 使用 bin/hadoop jar 命令测试解压程序，具体命令为：bin/hadoop jar /usr/local/hadoop-1.0.2/lib/hadoop-lzo-0.4.15.jar com.hadoop.compression.lzo.LzoIndexer /home/hadoop/project_hadoop/aa.html.lzo
     
  • Hadoop-LZO-0.4.20-SNAPSHOT.jar
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    Hadoop-LZO-0.4.20-SNAPSHOT.jar是一款用于在Hadoop环境中高效处理和压缩数据的Java库文件，支持快速读写LZO压缩格式的数据，适用于需要高性能、高吞吐量的大数据应用场景。 Hadoop配置支持LZO压缩需要使用hadoop-lzo-0.4.20-SNAPSHOT.jar版本的软件包。
     
  • Hadoop-LZO-0.4.21-SNAPSHOT.jar
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    Hadoop-LZO-0.4.21-SNAPSHOT.jar是一款用于加速Hadoop数据处理任务的Java库文件，它支持LZO压缩格式，能够显著提高大数据集的读写效率。 编译完成LZO jar包以支持HDP 3.1.4（Ambari 2.7.4），可以省略安装LZO的步骤。在部署过程中，直接将jar包放置到所有节点的/usr/hdp/3.1.4.0-315/hadoop/目录下即可，随后修改相应的配置文件完成设置。
     
  • Hadoop-LZO-0.4.20.jar
    优质
    Hadoop-LZO-0.4.20.jar是一款专为Apache Hadoop设计的Java库文件，它支持LZO压缩技术，旨在优化大数据处理中的数据读写速度和存储效率。 Hadoop支持LZO压缩配置需要将编译好的hadoop-lzo-0.4.20.jar文件放入到hadoop-2.7.2/share/hadoop/common目录下，并在core-site.xml中增加如下配置以启用对LZO格式的支持： ```xml io.compression.codecs org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec,com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec io.compression.codec.lzo.class com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec ``` 这样配置后，Hadoop就可以识别并使用LZO压缩格式了。
     
  • Hadoop-LZO-0.4.20.jar
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    Hadoop-LZO-0.4.20.jar是一款用于在Hadoop环境中高效处理和压缩大数据量的Java库文件，它支持快速的随机访问和流式解压功能。 在centOS6.5 64位系统上编译的hadoop-lzo-0.4.20版本，将生成的jar包拷贝到Hadoop和HBase中： ``` cp /opt/hadoopgpl/lib/hadoop-lzo-0.4.20-SNAPSHOT.jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/common/ cp /opt/hadoopgpl/lib/hadoop-lzo-0.4.20-SNAPSHOT.jar $HBASE_HOME/lib/ ``` 同时，将本地库的so文件拷贝到hadoop中： ``` tar -cBf - -C target/native/Linux-amd64-64/lib . | tar -xBvf - -C $HADOOP_HOME/lib/native/ ```
     
  • Hadoop-LZO-0.4.20.jar
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    Hadoop-LZO-0.4.20.jar是一款专为Hadoop生态系统设计的Java库文件，它提供了对LZO压缩格式的支持，能够显著提高大数据处理中的数据读写性能。 要在Mac系统下使用Hadoop 2的LZO文件功能，请按照以下步骤操作： 1. 将编译好的64位hadoop-lzo-0.4.20.jar文件解压。 2. 将该jar包放置在你的Hadoop安装路径下的lib目录中。 3. 把解压后得到的lib/Mac_OS_X-x86_64-64目录中的所有文件拷贝到Hadoop安装路径下的lib/native目录下。 接下来，你需要修改core-site.xml配置文件： ```xml io.compression.codecs org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec io.compression.codec.lzo.class com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec ``` 完成上述配置后，你可以尝试运行以下命令来测试是否成功： ```shell hadoop jar /path/to/your/hadoop-lzo.jar com.hadoop.compression.lzo.LzoIndexer big_file.lzo ``` 如果遇到问题，请重启Hadoop集群后再试。
     
  • PSPnet-主分支
    优质
    PSPNet主分支是基于空洞空间金字塔池化模块的图像语义分割网络架构的核心路径，负责处理和分析输入图像的主要信息流。 PSPNet-master 用于复现 PSPNet，并基于 PyTorch 的官方 Resnet 进行了相应的修改。Caffe 和 TensorFlow 版本也已发布。
     
  • DeepLearnToolbox-主分支
    优质
    DeepLearnToolbox-主分支是一个专注于深度学习研究与应用的开源代码库，提供一系列易于使用的工具和模块，支持快速开发和测试深度学习模型。 深度学习的MATLAB工具包包含中文注释，并附有示例代码（demo），便于理解。
     
  • GLTFUtility-主分支
    优质
    GLTFUtility是一款专注于处理GLTF（GL Transmission Format）文件的实用工具软件，其主分支包含了核心功能与最新优化。 GLTFUtility-master是一个与3D模型相关的工具或库的GitHub项目名称。该项目可能提供了一些实用的功能来帮助开发者处理和优化基于GLTF格式的3D资源文件。具体功能细节需要参考项目的README文档或其他相关描述文件以获取更多信息。
     
  • libmodbus-主分支
    优质
    Libmodbus是一个开源的C语言库，用于实现Modbus协议。该“主分支”指的是其主要开发和维护的代码主线，是使用和参考的主要版本系列。 基于Windows 7 64位系统与VS2010旗舰版环境下已验证可用。