Hadoop集群上使用Lzo压缩

自从Hadoop集群搭建以来，我们一直使用的是Gzip进行压缩

当时，我对gzip压缩过的文件和原始的log文件分别跑MapReduce测试，最终执行速度基本差不多

而且Hadoop原生支持Gzip解压，所以，当时就直接采用了Gzip压缩的方式

关于Lzo压缩，twitter有一篇文章，介绍的比较详细，见这里：

Lzo压缩相比Gzip压缩，有如下特点：

1. 压缩解压的速度很快
2. Lzo压缩是基于Block分块的，这样，一个大的文件（在Hadoop上可能会占用多个Block块），就可以由多个MapReduce并行来进行处理

虽然Lzo的压缩比没有Gzip高，不过由于其前2个特性，在Hadoop上使用Lzo还是能整体提升集群的性能的

我测试了12个log文件，总大小为8.4G，以下是Gzip和Lzo压缩的结果：

1. Gzip压缩，耗时480s，Gunzip解压，耗时180s，压缩后大小为2.5G
2. Lzo压缩，耗时160s，Lzop解压，耗时110s，压缩后大小为4G

以下为在Hadoop集群上使用Lzo的步骤：

1. 在集群的所有节点上安装Lzo库，可从这里下载

cd /opt/ysz/src/lzo-2.04

./configure –enable-shared

make

make install

#编辑/etc/ld.so.conf，加入/usr/local/lib/后，执行/sbin/ldconfig

或者cp /usr/local/lib/liblzo2.* /usr/lib64/

#如果没有这一步，最终会导致以下错误：

lzo.LzoCompressor: java.lang.UnsatisfiedLinkError: Cannot load liblzo2.so.2 (liblzo2.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory)!

2. 编译安装Hadoop Lzo本地库以及Jar包，从这里下载

    export CFLAGS=-m64

    export CXXFLAGS=-m64

    ant compile-native tar

    #将本地库以及Jar包拷贝到hadoop对应的目录下，并分发到各节点上

    cp lib/native/Linux-amd64-64/* /opt/sohuhadoop/hadoop/lib/native/Linux-amd64-64/

    cp hadoop-lzo-0.4.10.jar /opt/sohuhadoop/hadoop/lib/

3. 设置Hadoop，启用Lzo压缩

vi core-site.xml

<property>     

<name>io.compression.codecs</name>     

<value>org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec</value>

</property>

<property>     

<name>io.compression.codec.lzo.class</name>     

<value>com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec</value>

</property>

 

vi mapred-site.xml

<property>

<name>mapred.compress.map.output</name>     

<value>true</value>   

</property>   

<property>     

<name>mapred.map.output.compression.codec</name>      

<value>com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec</value>   

</property>

4. 安装lzop，从这里下载

 

下面就是使用lzop压缩log文件，并上传到Hadoop上，执行MapReduce操作，测试的Hadoop是由3个节点组成集群

lzop -v 2011041309.log

hadoop fs -put *.lzo /user/pvlog

#给Lzo文件建立Index

hadoop jar /opt/sohuhadoop/hadoop/lib/hadoop-lzo-0.4.10.jar com.hadoop.compression.lzo.LzoIndexer /user/pvlog/

写一个简单的MapReduce来测试，需要指定InputForamt为Lzo格式，否则对单个Lzo文件仍不能进行Map的并行处理

job.setInputFormatClass(com.hadoop.mapreduce.LzoTextInputFormat.class);

可以通过下面的代码来设置Reduce的数目：

job.setNumReduceTasks(8);

最终，12个文件被切分成了36个Map任务来并行处理，执行时间为52s，如下图：

我们配置Hadoop默认的Block大小是128M，如果我们想切分成更多的Map任务，可以通过设置其最大的SplitSize来完成：

FileInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, 64 *1024 * 1024);

最终，12个文件被切分成了72个Map来处理，但处理时间反而长了，为59s，如下图：

而对于Gzip压缩的文件，即使我们设置了setMaxInputSplitSize，最终的Map数仍然是输入文件的数目12，执行时间为78s，如下图：

从以上的简单测试可以看出，使用Lzo压缩，性能确实比Gzip压缩要好不少

 

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HBase的性能优化和相关测试

 

HBase的写效率还是很高的，但其随机读取效率并不高

可以采取一些优化措施来提高其性能，如：

1. 启用lzo压缩，见这里

2. 增大hbase.regionserver.handler.count数为100

3. 增大hfile.block.cache.size为0.4，提高cache大小

4. 增大hbase.hstore.blockingStoreFiles为15

5. 启用BloomFilter，在HBase0,89中可以设置

6.Put时可以设置setAutoFlush为false，到一定数目后再flushCommits

 

在14个Region Server的集群上，新建立一个lzo压缩表

测试的Put和Get的性能如下：

1. Put数据：

单线程灌入1.4亿数据，共花费50分钟，每秒能达到4万个，这个性能确实很好了，不过插入的value比较小，只有不到几十个字节

多线程put，没有测试，因为单线程的效率已经相当高了

2. Get数据：

在没有任何Block Cache，而且是Random Read的情况：

单线程平均每秒只能到250个左右

6个线程平均每秒能达到1100个左右

16个线程平均每秒能达到2500个左右

有BlockCache（曾经get过对应的row，而且还在cache中）的情况：

单线程平均每秒能到3600个左右

6个线程平均每秒能达到1.2万个左右

16个线程平均每秒能达到2.5万个左右