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ubuntu20关机慢: A stop job is running for Snappy daemon

Ubuntu 20 关机超时问题 A stop job is running for Snappy daemon [1 min 30s ] 解决办法 1、修改以下配置文件超时时间，如下： sudo vim /etc/systemd/system.conf41 DefaultTimeoutStartSec=5s 42 DefaultTimeoutStopSec=5s 2、重载配置文件或者重启，查看效果 sudo system

Hadoop 数据压缩

文章目录概述MR 支持的压缩编码压缩方式选择Gzip 压缩Bzip2 压缩Lzo 压缩Snappy 压缩压缩参数配置概述 1）压缩的好处和坏处压缩的优点：以减少磁盘 IO、减少磁盘存储空间。压缩的缺点：增加 CPU 开销。 2）压缩原则（1）运算密集型的 Job，少用压缩（2）IO 密集型的 Job，多用压缩 MR

【记录一个问题】golang中使用sync.Pool反而造成了负优化

之前有这样的代码：从http收数据后，进行snappy解码： dst := make([]byte, 0, len(httpRequestData)*5) dst, err = snappy.Decode(dst, httpRequestData) 我想，通过sync.Pool，是不是可以优化这里的内存分配？于是我改成这样： var pool = sync.Pool{ New: func() interface{} {

HADOOP MAPREDUCE（13）：Hadoop数据压缩

1 概述 1）压缩的好处和坏处压缩的优点：以减少磁盘IO、减少磁盘存储空间。压缩的缺点：增加CPU开销。 2）压缩原则（1）运算密集型的Job，少用压缩（2）IO密集型的Job，多用压缩 2 MR支持的压缩编码 1）压缩算法对比介绍压缩格式 Hadoop自带？算法文件扩展名是否可切片换

Caused by: java.lang.RuntimeException: native snappy library not available: this version of libhadoo

使用hive时插入的数据，由于在hive配置中设置输出的是snappy格式文件，文件如下。在hadoop中检测支持的库：在使用spark-sql读取hive的这个表时，出现以下错误： Caused by: java.lang.RuntimeException: native snappy library not available: this version of libhadoop w

spark-shell 启动设置动态分区，snappy压缩、parquet存储以及备份

1、spark-shell 启动设置动态分区 --executor-memory 16G \ --total-executor-cores 10 \ --executor-cores 10 \ --conf "spark.hadoop.hive.exec.dynamic.partition=true" \ --conf "spark.hadoop.hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict"

成功解决building ‘snappy._snappy‘ extension error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with “B

成功解决building 'snappy._snappy' extension error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with "Build Tools for Visual Studio": https://visualstudio.microsoft.com/downloads/ 目录解决问题解决思路解决方法解决问题 Building wh

Gzip,BZip2,Lzo,Snappy比较

目录 1.Gzip 优点：缺点：使用场景： 2.Bzip2 优点：缺点：使用场景： 3.Lzo 优点：缺点：使用场景： 4.Snappy 优点：缺点：使用场景：总结 : gzip，bzip2，lzo，snappy是hadoop中比较常见的文件压缩格式，可以节省很多硬盘存储，以下是Gzip , BZip2 , Lzo Snappy 四种方式的优缺点和使用场景 1.Gzip

Hadoop-3.0.0-cdh6.3.2 移植指南（CentOS 7）

实践：Hadoop-3.0.0-cdh6.3.2 移植指南（CentOS 7）前言虽然本文参考了鲲鹏BoostKit大数据使能套件之Hadoop-3.0.0-cdh6.3.2 移植指南（CentOS 7.6）和CentOS 7.2 环境编译 hadoop-2.6.0-cdh5.15.1，参考此两文虽不是很顺畅，但解决了大部分问题。现在只能编译成功部分扩展功能，而暂时无法

大数据之-Hadoop源码编译_源码编译的意义---大数据之hadoop工作笔记0044

然后我们再来看一下hadoop的源码编译, 先看看,可以去官网去下载,hadoop-2.7.2.tar.gz的源码去下载了以后我们需要去编译,源码,为什么? 比如:上面这个源码是32位的,那么如果我们的centos系统是64位的,那么就需要, 首先我们安装好centos 64位系统,然后把我们上面的32位的hadoop

Delta Lake 提供纯 Scala\Java\Python 操作 API，和 Flink 整合

Delta Lake 提供纯 Scala\Java\Python 操作 API，和 Flink 整合更加容易过往记忆大数据过往记忆大数据最近，Delta Lake 发布了一项新功能，也就是支持直接使用 Scala、Java 或者 Python 来查询 Delta Lake 里面的数据，这个是不需要通过 Spark 引擎来实现的。Scala 和 Java 读取 Delt

Mac pip install python-snappy失败

今天在Mac本上，安装python-snappy报了如下错误，记得之前没有，在网上搜索了一圈说是缺少snappy-c.h，具体的解决方法如下（原文参考链接具体的解决方法感谢）： brew install snappy # 1、先用brew 安装 snappy pip install python-snappy # 2、在进行安装，即可这是我的错

Hadoop3.1.4在Linux平台上编译

HDFS核心源码分析目录 Hadoop源码编译HDFS源码结构分析HDFS核心源码解析学习目标掌握编译源码的场景掌握Hadoop源码在Linux平台编译了解Hadoop源码在Windows平台编译理解HDFS工程源码结构基于源码理解掌握HDFS读写流程 Hadoop源码编译为什么要编译源码 —> Native Librar

「SequoiaDB巨杉数据库」alter()概述2

参数 options ( Object，必填 ) 通过options参数可以修改集合属性，如指定集合的分区键，是否以压缩的形式插入数据等。可组合使用 options 的如下选项： ReplSize ( Int32 )：写操作需同步的副本数。其可选取值如下： -1：表示写请求需同步到该复制组若干活跃的节点之后，数据库写

安装“python-snappy”遇到“error: command 'x86_64-linux-gnu-gcc' failed with exit status 1”

https://stackoverflow.com/questions/11416024/error-installing-python-snappy-snappy-c-h-no-such-file-or-directory/20678150#20678150 我的开发机是Debian内核，输入下边命令后，再输入“pip install python-snappy”就可以了。

hbase

1、提高Hbase API写入操作效率： Write Buffer Size Hbase Client会在数据累积到设置的阈值后才提交Region Server。这样做的好处在于可以减少RPC连接次数 Compression 压缩 HColumnDescriptor hcd = new HColumnDescriptor(familyName); hcd.setCompressionType(Algorithm.S

javascript-卡夫卡节点js客户端压缩问题与快照

我正在使用kafka-node(https://github.com/SOHU-Co/kafka-node)使用者来检索数据.我认为我得到的数据已用SNAPPY压缩.获取数据后如何解压缩数据.我尝试使用node-snappy(https://github.com/kesla/node-snappy)解压缩数据,但没有用. 库中是否有任何选项可将压缩率设置为无？任何人都

snappy-java两种压缩方式的区别

1.Snappy-java项目地址 https://github.com/xerial/snappy-java 2.Snappy-java两种压缩方式使用Snappy.compress进行压缩 String dataString = "The quick brown fox jumps over the lazy dog";byte[] compressed = Snappy.compress(dataString.getBytes("UTF-8"));byte

Snappy压缩

package demo02.action;import java.io.File;import java.io.FileOutputStream;import java.io.IOException;import java.io.OutputStreamWriter;import java.nio.file.Files;import java.nio.file.Paths;import java.util.Date;import org.apache.commons.codec.CharEncoding

在golang中使用leveldb

原文链接：https://my.oschina.net/siddontang/blog/263239 leveldb是一个很强悍的kv数据库，自然，我也希望能在go中使用。如果有官方的go leveldb实现，那我会优先考虑，譬如这个，但是该库文档完全没有，并且在网上没发现有人用于实战环境，对其能否在生产环境中

如何在Java中正确实现LZ4,Snappy或等效压缩技术？

我尝试将Java版本的LZ4实现为一种试图从大文本文件中搜索数据的搜索引擎程序.我只是压缩输出流并将其存储到没有名称的txt文件或文件中.但是,我意识到所谓的压缩文件的大小没有减小,但它的大小甚至比原始文件大. 最后我不得不求助于zip4j,因为它对我有用. 我想知道如何使用LZ4或Sna

在Alpine Linux上安装snappy在python上的问题

当我试图在alpine linux上安装Snappy时使用： pip安装snappy我尝试安装名为cypari的必需包时收到以下错误. 我在“apk add snappy”中安装了snappy gcc -fno-strict-aliasing -Os -fomit-frame-pointer -g -DNDEBUG -Os -fomit-frame-pointer -g -fPIC -Ilibcache/pari64/includ

java – Linux x86_64上的Cassandra Startup Error 1.2.6

Hive 企业中两种常用表创建组合

常用组合：parquet格式 + snappy压缩 set parquet.compression=snappy; CREATE TABLE db_name.tb_name( id STRING ) PARTITIONED BY (date_str STRING ,hour_str STRING ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n&#

第2节 mapreduce深入学习：14、mapreduce数据压缩-使用snappy进行压缩

第2节 mapreduce深入学习：14、mapreduce数据压缩-使用snappy进行压缩文件压缩有两大好处，节约磁盘空间，加速数据在网络和磁盘上的传输。方式一：在代码中进行设置压缩代码： FlowMain： public static void main(String[] args) throws Exception {// 设置我们的map阶段的压缩Conf