方法一：
grunt> set output.compression.enabled true;
grunt> set output.compression.codec org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;
grunt> set output.compression.codec org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;
方法二：
grunt> STORE rows INTO '/user/hdfs/xxx.gz';
--end
相关推荐
1. 数据加载：使用Hadoop的工具如`hadoop fs -put`将gzip文件上传到HDFS。 2. 数据预处理：对原始数据进行清洗，去除无效或异常值，转换为适合分析的格式。 3. 分析：利用MapReduce编写程序，进行特定的统计分析，...
这些.gz文件是一种常见的压缩格式，使用gzip工具进行压缩，以减小文件的存储空间。在HADOOP环境中，这种压缩格式可以提高数据传输效率，降低存储成本。解压这些文件后，可能包含的是CSV（逗号分隔值）或XML等结构化...
Hadoop 的工作原理是将大数据分割成小块，分布式处理，然后将结果合并输出。 2. Hadoop 的组成部分：Hadoop 的组成部分包括 HDFS、MapReduce、YARN、Hive、Pig 等组件。Hadoop 相比传统数据存储方式的优势是可以...
常见的压缩算法有Gzip、BZip2、Snappy等。序列化则用于将对象转换为可以存储或传输的形式，Hadoop支持多种序列化格式，如Writables、JSON、Thrift等。 #### 文件基础数据结构 Hadoop支持多种文件格式，如TextFile...
- **Pig**：Pig 是一个用于数据分析的高层数据流语言及其解释器，使用户能够轻松编写复杂的数据处理流程。 - **HBase**：HBase 是一个分布式、可扩展的 NoSQL 数据库，基于 Google Bigtable 设计。它提供了一种高效...
- **Hadoop生态系统**：围绕Hadoop的核心组件，如HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce，形成了一个庞大的生态系统，包括HBase、Hive、Pig等工具和服务。 - **版本发布**：本书覆盖了Hadoop的不同版本...
不仅涵盖了Hadoop的核心组件，还涉及了相关的生态系统工具和技术，如Hive、Pig等。 #### 三、MapReduce详解 **简单的数据集** MapReduce是Hadoop的核心组件之一，它提供了一种简单而强大的模型来处理大量数据。该...
8. **Parquet-MR项目**：Parquet-MR是Parquet格式在MapReduce环境下的实现，提供了输入/输出格式，允许用户在Hadoop作业中直接读写Parquet文件。 9. **性能优势**：由于其列式存储和压缩特性，Parquet在大数据处理...
- **压缩**：通过Gzip、Lzo、Snappy等算法减少数据传输量，提高性能。 - **数据本地性**：尽量让任务在数据所在的节点运行，减少网络传输。 - **负载均衡**：调整DataNode之间的数据分布，避免热点现象。 - **...