java的spark2使用龙芯自己的snappy解压缩器
时间: 2024-04-04 19:31:27 浏览: 24
您好!如果您想在 Java 中使用龙芯自己的 Snappy 解压缩器,可以尝试使用 `org.apache.spark.io.SnappyCompressionCodec` 类来实现。该类是 Spark 中的一个内置类,可以用于压缩和解压缩数据。
要使用龙芯自己的 Snappy 解压缩器,您可以在 Spark 配置文件中添加以下属性:
```
spark.io.compression.codec=org.apache.spark.io.SnappyCompressionCodec
```
然后,Spark 将使用 `org.apache.spark.io.SnappyCompressionCodec` 类来进行压缩和解压缩操作。如果您的系统中存在龙芯自己的 Snappy 解压缩器,则该类应该会自动使用它。
希望这可以回答您的问题!如果您有任何其他问题,请随时问我。
相关问题
java的spark2中使用龙芯的lzs压缩算法 代码并注释
在Java的Spark 2中使用龙芯的LZS压缩算法,可以通过以下代码实现:
```java
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.io.SnappyCompressionCodec;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// 创建SparkConf对象
SparkConf conf = new SparkConf()
.setAppName("MyApp")
.setMaster("local[*]")
.set("spark.io.compression.codec", "lzo")
.set("spark.io.compression.lzo.codec", "com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec");
// 创建JavaSparkContext对象
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// 使用LZS压缩算法读取文件
sc.textFile("hdfs://path/to/file", 1)
.saveAsTextFile("hdfs://path/to/output", SnappyCompressionCodec.class);
// 关闭JavaSparkContext对象
sc.stop();
}
}
```
上述代码中,首先创建了一个`SparkConf`对象,通过`set`方法设置了`spark.io.compression.codec`和`spark.io.compression.lzo.codec`参数,分别指定了使用LZO压缩算法和Hadoop的LZO压缩算法实现。
然后,创建了一个`JavaSparkContext`对象,通过`textFile`方法使用LZS压缩算法读取HDFS上的文件,并将结果保存到另一个HDFS路径中,同时指定了压缩方式为Snappy。
最后,关闭了`JavaSparkContext`对象。
需要注意的是,使用LZS压缩算法需要提前安装好LZS库和Hadoop的LZO压缩算法库,以便Spark程序能够正确地使用它们。另外,在使用LZS压缩算法时,还需要保证运行Spark程序的机器是龙芯处理器。
spark2中使用龙芯的lzs压缩算法
在Spark 2中使用龙芯的LZS压缩算法与Spark 1类似,需要在Spark的配置文件中设置相关的参数。具体地,在Spark 2的配置文件`spark-defaults.conf`中添加以下两行配置:
```
spark.io.compression.codec lzo
spark.io.compression.lzo.codec com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec
```
其中,第一行配置表示使用LZO压缩算法,第二行配置表示使用Hadoop的LZO压缩算法实现。需要注意的是,在使用LZS压缩算法时,还需要安装LZS库和Hadoop的LZO压缩算法库,以便Spark程序能够正确地使用它们。
另外,需要注意的是,LZS压缩算法只能在龙芯处理器上发挥最佳性能,如果在其他处理器上运行,可能不会比其他压缩算法更优秀。因此,在使用LZS压缩算法时,需要保证运行Spark程序的机器是龙芯处理器。
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