1HDFS数据格式详解
面向行：
1）文本格式 .txt 可切分， 查看方便编辑简单
缺点：无压缩占空间大，传输压力大，数据解析开销大
2）列文件格式 .seq 可切分， 原生支持，二进制kv存储，支持行和块压缩
缺点：本地查看不方便，小文件合并形成kv结构后不易查看内部数据
面向列：
1）rcfile 文件格式 .rc 可切分， 数据加载快，查询快，空间利用率高，高负载能力
缺点 ：每一项都不是最高
2）orcfile文件格式： .orc 可切分，兼具乐rcfile优点，进一步提高了读取，存储效率，新数据类型的支持
缺点：每一项都不是最高
2压缩格式
压缩格式按其可切分计算性，分为可切分计算和不可切分计算两种。
可切分：
1） lzo（.lzo） 不是原生， 压缩/解压速度快，合理的压缩率
缺点：压缩率比gzip低，非原生，需要native安装
2）bzip2（.bz2 原生 高压缩率超过gzip,原生支持，不需要native安装，用linux bzip可解压操作
缺点： 压缩/解压速率慢
不可切分：
1）gzip（.gz） 原生， 压缩/解压速度快，原生/native都支持，使用方便
缺点： cpu要求较高
2） snappy(.snappy) 非原生， 高压缩/解压速度，合理的压缩率，
缺点： 压缩率比gzip低，非原生，需要native安装
2 lzo非原生支持，需要先安装lzo，思考在哪些节点上安装lzo组件？
先安装lzo
安装lzo命令：
yum -y install lzo lzo-devel hadooplzo hadooplzo-native
再安装lzop
安装lzop命令：
yum install lzop
3MapReduce个数的确定时机
- 在Job提交后，任务正式开始计算之前即已经确定
- Map数量的确定：由输入数据文件的总大小、数据格式、块大小综合确定，待冲刺环节详解。
Reduce数量确定：系统根据输入数据量的大小自动确定，有固定的计算公式，待冲刺环节详解。
4自定义Reduce数量
yarn jar TlHadoopCore-jar-with-dependencies.jar
com.tianliangedu.examples.WordCountV2
-Dmapred.output.compress=true
-Dmapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec
-Dmapred.reduce.tasks=2
/tmp/tianliangedu/input /tmp/tianliangedu/output38
