1.说明
为了解决，数据日益增长并且目前使用Snappy压缩导致的Spark读取时会出现OOM，并且处理起来速度过慢的问题，决定使用LZO+Index来解决问题。
线上Hadoop版本3.2.1，Spark2.3.1，Lzo使用最新版0.4.21
2.未解决的问题
但是还有个疑问，我们使用spark写入到hdfs上的lzo文件，该如何更好的生成索引文件？
目前能想到的就是在提交spark任务的脚本中，spark任务后面加上生成索引文件的命令，想知道还有没有什么更好的方法解决，最好是能有在spark程序里直接生成索引文件。
2.安装lzop
sudo yum -y install lzop
3.下载编译安装LZO
下载地址
http://www.oberhumer.com/opensource/lzo/download/lzo-2.10.tar.gz
下载好后在linux下进行编译
tar -zxvf lzo-2.10.tar.gzcd lzo-2.10export CFLAGS=-m64./configure -enable-sharedmakesudo make install
编译完成后，编辑lzo.conf文件
sudo vim /etc/ld.so.conf.d/lzo.conf
在里面写入：
/usr/local/lib
然后要让 lzo.conf 生效
sudo /sbin/ldconfig -v
lzo-2.10文件已经没有用了，可以进行删除
rm -rf lzo-2.10
4. 安装hadoop-lzo
4.1下载安装 hadoop-lzo-master
https://github.com/twitter/hadoop-lzo
在linux下解压后进入hadoop-lzo-master 目录，然后使用 maven 获取 jar 文件以及 lib 目录中的的.so文件。
l执行命令如下：
export CFLAGS=-m64
export CXXFLAGS=-m64
export C_INCLUDE_PATH=/usr/local/include/lzo
export LIBRARY_PATH=/usr/local/lib
#有maven就不用下载了
sudo yum install mavenmvn clean package -Dmaven.test.skip=true
在当前目录下生成了 target，下面有个 native/Linux-amd64-64/lib 目录，将 lib 目录下的文件拷贝到 hadoop 的 lib/native 目录下（hadoop 目录根据自己情况修改）:
cp target/native/Linux-amd64-64/lib/* $HADOOP_HOME/lib/native/
将target下的hadoop-lzo三个文件拷贝到 share/hadoop/common/lib 下
cp hadoop-lzo-0.4.21-SNAPSHOT*.jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/common/lib/
4.2.修改Hadoop配置
在hadoop的core-site.xml文件中增加如下lzo相关配置：
<property><name>io.compression.codecs</name><value>org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec,com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec</value>
</property>
<property><name>io.compression.codec.lzo.class</name><value>com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec</value>
</property>
4.3.分发、重启hadoop
将hadoop下新加入的so文件、jar包，还有修改的core-site.xml分发给集群其他节点
然后重启集群即可。
5.Spark下启用LZO
完成上面linux下的lzo和hadoop的lzo后就可以配置spark下的lzo了。
5.1 修改配置文件
修改spark配置文件spark-defaults.conf
vim spark-defaults.conf#增加如下配置,$HADOOP_HOME可以改为自己的hadoop路径
#配置的文件就是上面我们mvn打的jar包，路径是hadoop下因为我们放在了hadoop目前下
spark.driver.extraClassPath $HADOOP_HOME/share/hadoop/common/hadoop-lzo-0.4.21-SNAPSHOT.jar
spark.executor.extraClassPath $HADOOP_HOME/share/hadoop/common/hadoop-lzo-0.4.21-SNAPSHOT.jar
修改spark-env.sh
vim spark-env.sh#增加如下配置
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$HADOOP_HOME/lib/native
export SPARK_LIBRARY_PATH=$SPARK_LIBRARY_PATH:$HADOOP_HOME/lib/native
export SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:$HADOOP_HOME/share/hadoop/yarn/*:$HADOOP_HOME/share/hadoop/yarn/lib/*:$HADOOP_HOME/share/hadoop/common/*:$HADOOP_HOME/share/hadoop/common/lib/*:$HADOOP_HOME/share/hadoop/hdfs/*:$HADOOP_HOME/share/hadoop/hdfs/lib/*:$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/*:$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/*:$HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/*:$SPARK_HOME/jars/*
5.2 分发重启Spark
5.3 Spark程序LZO配置
我们在读取和存储LZO压缩的时候是需要使用到上面所打完的包hadoop-lzo-0.4.21-SNAPSHOT.jar的，因为我们是内网所以将他打成了Maven依赖再使用
5.4 导入Maven依赖
1.官网给出的方式:
Maven repository:
The hadoop-lzo package is available at https://maven.twttr.com/.
For example, if you are using ivy, add the repository in ivysettings.xml:
<ibiblio name="twttr.com" m2compatible="true" root="https://maven.twttr.com/"/>
And include hadoop-lzo as a dependency:
<dependency org="com.hadoop.gplcompression" name="hadoop-lzo" rev="0.4.17"/>
2.我们使用的方式:
将hadoop-lzo-0.4.21-SNAPSHOT.jar拿到本地将文件名修改为hadoop-lzo-0.4.21.jar，
在当前目录的cmd中执行如下命令，将他加入到maven本地库
# 在hadoop-lzo-0.4.21-SNAPSHOT.jar所在目录打开cmd，执行
mvn install:install-file -DgroupId=com.hadoop.gplcompression -DartifactId=hadoop-lzo -Dversion=0.4.21 -Dpackaging=jar -Dfile=hadoop-lzo-0.4.21.jar
显示build success就是成功，然后就可以愉快的使用了
1.pom.xml中加入
<dependency><groupId>com.hadoop.gplcompression</groupId><artifactId>hadoop-lzo</artifactId><version>0.4.21</version>
</dependency>
2.生成索引文件
读取lzo文件的前提是，我们生成在lzo文件的基础上生成了index索引文件，要不然会导致无法切片：
# 生成索引文件，如果指定的是文件夹,则会将未生成索引的lzo文件全部生成索引
hadoop jar $HADOOP_HOME/lib/hadoop-lzo-0.4.21-SNAPSHOT.jar com.hadoop.compression.lzo.DistributedLzoIndexer hdfs://cluster1:8020/test/test.txt.lzo
3.使用，读取/写入
// 要使用的是com.hadoop包下的类
import com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec;
import com.hadoop.mapreduce.LzoTextInputFormat;
// 读取LZO文件
org.apache.hadoop.conf.Configuration configuration = new Configuration();
JavaPairRDD<LongWritable, Text> pairRDD =sc.newAPIHadoopFile(readLzoFileName,LzoTextInputFormat.class,LongWritable.class,Text.class,configuration);//存储LZO格式,我们使用的是Lzop，lzo和lzop区别可以自行了解下
rdd.saveAsTextFile("fullName",LzopCodec.class);
读取lzo文件后的JavaPairRDD的key是每个块开头的 offset，value 为原始文件的每一行，我们直接使用value就可以。
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