前面的文章介绍了Hadoop lzo的安装和配置（见 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-05/101090.htm ），本文接着介绍lzo压缩在hadoop应用程序中的使用方法，包括在mapreduce程序，streaming程序和hive中的使用。 1 给lzo文件建立索引
lzo文件需要建立索引才能支持分块(split)。
如果没有索引，lzo文件也是可以处理的，mapreduce会根据后缀名“.lzo”来对lzo文件解压，并且inputformat也不需要特别指定，但是不支持分块，整个lzo文件只用一个map来处理。 hadoop-lzo包本身提供了建立lzo索引的类，可以在本地运行程序建立索引，也可以运行mapreduce程序建立索引。
本地运行程序建立索引
$HADOOP_HOMOE/bin/hadoop jar
$HADOOP_HOMOE/share/hadoop/mapreduce/lib/hadoop-lzo-0.4.20-SNAPSHOT.jar
com.hadoop.compression.lzo.LzoIndexer
/hdfs/path/to/file.lzo
运行mapreduce程序建立索引
$HADOOP_HOMOE/bin/hadoop jar
$HADOOP_HOMOE/share/hadoop/mapreduce/lib/hadoop-lzo-0.4.20-SNAPSHOT.jar
com.hadoop.compression.lzo.DistributedLzoIndexer
/hdfs/path/to/file.lzo
从类名DistributedLzoIndexer可以看出是通过mapreduce分布式程序来建立索引的。
两个程序运行成功之后，都会在hdfs目录/hdfs/path/to/下生成一个索引文件file.lzo.index。
2 在mapreduce程序中使用lzo压缩
把inputformat设置成LzoTextInputFormat，
job.setInputFormatClass(LzoTextInputFormat.class);
注意，对于建立了索引的lzo文件，如果不把inputformat设置为LzoTextInputFormat，会把索引文件也当做是输入文件。
另外，编译的时候需要引入hadoop-lzo-0.4.20-SNAPSHOT.jar包。如果是用maven编译，在pom文件中把这个依赖加上
<dependency>
<groupId>com.hadoop.gplcompression</groupId>
<artifactId>hadoop-lzo</artifactId>
<version>0.4.20</version>
</dependency>
3 在streaming程序中使用lzo压缩
把inputformat设置为DeprecatedLzoTextInputFormat，还要设置参数 stream.map.input.ignoreKey=true，如
$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar
$HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.2.0.jar
-D stream.map.input.ignoreKey=true
-inputformat com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInputFormat
-input /path/to/input
-output /path/to/output
-mapper cat
-reducer wc
如果不加上stream.map.input.ignoreKey=true参数，会把map的key值（key值是行在文件中的偏移量，value值是每行的文本）也会传入mapper程序中，这个key值我们是不需要的。 4 在hive中使用lzo压缩
同样在建表的时候需要指定inputformat为DeprecatedLzoTextInputFormat，outputformat为 HiveIgnoreKeyTextOutputFormat（这个是hive默认的，可以不用指定），如
create table lzo_test(
i int,
s string)
STORED AS INPUTFORMAT 'com.hadoop.mapred.DeprecatedLzoTextInputFormat'
OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat';
