一、准备及配置

1.准备jar包

1.1下载hadoop-lzo-*相关jar包，比如：hadoop-lzo-0.4.20.jar

CSDN上有很多，无法下载的私信我。

或者下载lzo代码编辑jar包（不推荐）

2.上传jar包

上传准备好的jar包到hadoop的share/hadoop/common下

（比如：hadoop-3.1.3/share/hadoop/common）

3.同步配置

在common目录下同步，可以用scp也可以用rsync

scp:

#进入hadoopd的share/hadoop/common目录下执行：
scp -r hadoop-lzo-0.4.20.jar hadoop02:/training/hadoop-3.1.3/share/hadoop/common/

rsync:

jps、kafka、zookeeper群起脚本和rsync文件分发脚本（超详细）_一个人的牛牛的博客-CSDN博客?

4.hadoop配置

编辑core-site.xml，添加以下内容：

vi core-site.xml

<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>

5.同步core-site.xml

与第3步原理相同，参考第3步

6.重新启动hadoop

stop-all.sh

start-all.sh

二、验证

1.编写一个txt

2.上传这个txt到hdfs

hdfs dfs -put word.txt /input

3.测试

进入hadoop的bin目录下执行：

?hadoop jar /training/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount -Dmapreduce.output.fileoutputformat.compress=true -Dmapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec /input /output

注：

#调用mapreduce的jar包的wordcount功能：/training/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar

?#compress压缩：-Dmapreduce.output.fileoutputformat.compress=true

?#调用lzo：-Dmapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec

#word.txt的hdfs目录：/input

#结果集目录：/output

运行成功：