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Hadoop-LZO-0.4.20.jar

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简介：
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。

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  • Hadoop-LZO-0.4.20.jar
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    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。
     
  • 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
    优质
    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-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-eclipse-plugin-2.6.0.jar与hadoop-eclipse-plugin-2.7.3.jar...
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    该段落讨论了Hadoop Eclipse插件在不同版本（2.6.0和2.7.3）中的使用情况，包括其安装、配置以及如何利用它进行HDFS文件管理。 hadoop-eclipse-plugin-2.6.0 和 hadoop-eclipse-plugin-2.7.3 的 jar 包已经亲测可用。将插件 hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar 从 /data/hadoop3 目录下拷贝到 /apps/eclipse/plugins 插件目录下，具体命令为：cp /data/hadoop3/hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar /apps/eclipse/plugins/。
     
  • Thumbnailator-0.4.20.zip
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    Thumbnailator-0.4.20.zip是一款用于生成缩略图的Java库文件，支持从图像、视频等多媒体资源快速创建高质量的缩略图。 Thumbnailator 是一个优秀的用于生成图片缩略图的 Google 开源 Java 类库。通过简单的 API 调用即可轻松创建图片缩略图，并且可以批量处理整个目录中的所有图片，只需少量代码就能完成复杂的图像处理任务并允许对输出进行微调。可以说，它是一个非常棒的开源框架用于处理图片。
     
  • Hadoop JAR包.rar
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    简介：这是一个包含Hadoop应用程序所需的各种.jar文件的压缩包，用于支持大数据处理任务在Hadoop集群上的运行和部署。 完整的Hadoop jar包，解压后可以直接使用。
     
  • Hadoop Jar集合
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    Hadoop Jar集合是一系列打包好的Hadoop应用程序和库文件，旨在简化分布式计算任务部署，支持大数据处理与分析需求。 Hadoop是Apache软件基金会开发的一个开源分布式计算框架，其核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。“hadoop jar合集”包含四个关键的JAR文件：hadoop-hdfs-2.7.3.jar、hadoop-common.jar、hadoop-yarn.jar以及hadoop-client。这些库在构建和运行Hadoop应用程序时扮演着至关重要的角色。 1. **hadoop-hdfs-2.7.3.jar**：这是实现HDFS（即Hadoop分布式文件系统）的库，是整个框架的基础部分。它提供了一个高容错性的存储解决方案，并且能够处理大规模的数据集。设计上支持数据跨多台机器分布存储、冗余以及故障切换机制。该JAR包包含了所有与HDFS相关的类和方法，例如文件操作、块管理及节点管理等。 2. **hadoop-common.jar**：这个库提供了许多通用工具和服务供整个Hadoop项目使用，包括网络通信、配置管理和安全措施等功能模块。它是其他组件的基础层，提供了一系列底层功能以确保系统的正常运行。 3. **hadoop-yarn.jar**：YARN（Yet Another Resource Negotiator）是用于管理集群资源的框架，它负责在多台机器间进行任务调度和资源配置分配。通过分离MapReduce中的资源管理和作业调度部分，使得Hadoop可以支持更多类型的计算模型。这个JAR文件包含了所有与YARN相关的服务器端和客户端组件。 4. **hadoop-client**：这是一个聚合模块，包含访问Hadoop集群所需的所有依赖项，使开发者能够在本地或远程机器上编写并执行应用程序。它不仅整合了上述三个库中的类，还提供了其他必要的工具（如命令行工具），使得与Hadoop系统进行交互变得更加容易。 这些JAR文件对于开发、部署和运行基于Hadoop的应用程序来说是必不可少的。例如，在读取存储在HDFS上的数据并使用MapReduce算法处理时，需要将这四个库引入项目中以调用相应的API。同时，对运维人员而言，了解这些组件的工作原理有助于优化集群性能及解决故障问题。 实际操作过程中，用户通常会通过`hadoop jar`命令执行自定义的MapReduce程序，并指定包含主类的JAR文件；Hadoop会在运行时自动加载其余依赖库以确保程序正常工作。例如： ``` hadoop jar myprogram.jar com.example.MyMainClass input output ``` 综上所述，“hadoop jar合集”是构建和管理基于Hadoop的应用不可或缺的一部分，涵盖了从数据存储到资源调度的各个方面，并且对于开发者与运维人员来说都是必不可少的重要工具。