WARN snappy.LoadSnappy: Не загружена родная библиотека Snappy

что бы я ни делал, я не могу избавиться от этой ошибки. Я знаю, что snappy — это быстрая и, следовательно, предпочтительная библиотека сжатия/распаковки по сравнению с другими вариантами. Я хотел бы использовать эту библиотеку для обработки. Насколько я знаю, Google использует это для своих BigTables, MapReduce (в основном для всех своих приложений-убийц). Я провел исследование самостоятельно. Люди предлагают не использовать его или java-snappy в качестве опции, но я хочу придерживаться Snappy Hadoop. У меня есть соответствующая библиотека в моей настройке. (имею в виду под lib)

Может ли кто-нибудь исправить эту ошибку? Я вижу, что задания выполняются успешно, несмотря на эту ошибку.

****hdfs://localhost:54310/user/hduser/gutenberg
12/06/01 18:18:54 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 3
12/06/01 18:18:54 INFO util.NativeCodeLoader: Loaded the native-hadoop library
12/06/01 18:18:54 WARN snappy.LoadSnappy: Snappy native library not loaded
12/06/01 18:18:54 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201206011229_0008
12/06/01 18:18:55 INFO mapred.JobClient:  map 0% reduce 0%
12/06/01 18:19:08 INFO mapred.JobClient:  map 66% reduce 0%
12/06/01 18:19:14 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 0%
12/06/01 18:19:17 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 22%
12/06/01 18:19:23 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 100%
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_201206011229_0008
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient: Counters: 29
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient:   Job Counters 
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient:     Launched reduce tasks=1
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient:     SLOTS_MILLIS_MAPS=22810
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient:     Total time spent by all reduces waiting after reserving slots (ms)=0
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient:     Total time spent by all maps waiting after reserving slots (ms)=0
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient:     Launched map tasks=3
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient:     Data-local map tasks=3
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient:     SLOTS_MILLIS_REDUCES=14345
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient:   File Output Format Counters 
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient:     Bytes Written=880838
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient:   FileSystemCounters
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_READ=2214849
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient:     HDFS_BYTES_READ=3671878
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_WRITTEN=3775339
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient:     HDFS_BYTES_WRITTEN=880838
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient:   File Input Format Counters 
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient:     Bytes Read=3671517
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient:   Map-Reduce Framework
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient:     Map output materialized bytes=1474341
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient:     Map input records=77932
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient:     Reduce shuffle bytes=1207328
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient:     Spilled Records=255962
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient:     Map output bytes=6076095
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient:     CPU time spent (ms)=12100
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient:     Total committed heap usage (bytes)=516882432
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient:     Combine input records=629172
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient:     SPLIT_RAW_BYTES=361
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient:     Reduce input records=102322
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient:     Reduce input groups=82335
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient:     Combine output records=102322
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient:     Physical memory (bytes) snapshot=605229056
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient:     Reduce output records=82335
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient:     Virtual memory (bytes) snapshot=2276663296
12/06/01 18:19:28 INFO mapred.JobClient:     Map output records=629172

P.S.: В настоящее время я работаю с небольшим набором данных, где быстрое сжатие и распаковка не имеют особого значения. Но как только у меня будет работающий рабочий процесс, я загружу в него большие наборы данных.