Hadoop数据压缩教程

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以下是Hadoop数据压缩的具体教程,包罗配置和下令行操作:
一、为什么需要数据压缩


  • 减少存储空间:压缩数据可以明显减小存储需求,节省硬件成本。
  • 提升I/O服从:减少数据在网络和磁盘上的传输量,加速MapReduce作业的实行速度。
  • 优化网络带宽:在分布式盘算情况中,缓解网络拥堵。
二、Hadoop支持的压缩算法

Hadoop支持多种压缩算法,常见的有:


  • Gzip:压缩率高,压缩/解压速度快,但不支持切分。
  • Bzip2:压缩率更高,支持切分,但压缩/解压速度较慢。
  • Lzo:解压缩速度快,得当实时或对延迟敏感的应用,但需要安装额外的库。
  • Snappy:解压缩速度快,得当I/O麋集型任务,但不支持切分。
三、压缩配置

1. 配置文件修改

在Hadoop的mapred-site.xml配置文件中,可以设置Map和Reduce任务的输出压缩:
  1. <property>
  2.     <name>mapreduce.map.output.compress</name>
  3.     <value>true</value>
  4. </property>
  5. <property>
  6.     <name>mapreduce.map.output.compress.codec</name>
  7.     <value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
  8. </property>
  9. <property>
  10.     <name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress</name>
  11.     <value>true</value>
  12. </property>
  13. <property>
  14.     <name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type</name>
  15.     <value>RECORD</value>
  16. </property>
  17. <property>
  18.     <name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec</name>
  19.     <value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
  20. </property>
复制代码
2. 动态配置

在MapReduce作业中,也可以通过代码动态设置压缩:
  1. Configuration conf = new Configuration();
  2. conf.setBoolean("mapreduce.map.output.compress", true);
  3. conf.setClass("mapreduce.map.output.compress.codec", SnappyCodec.class, CompressionCodec.class);
复制代码
四、下令行压缩操作

1. 压缩文件

  1. hadoop fs -text /path/to/input.txt | gzip | hadoop fs -put - /path/to/output.txt.gz
复制代码
2. 解压文件

  1. hadoop fs -cat /path/to/output.txt.gz | gunzip | hadoop fs -put - /path/to/decompressed.txt
复制代码
五、压缩实操案例

1. Map输出端压缩

  1. conf.setBoolean("mapreduce.map.output.compress", true);
  2. conf.setClass("mapreduce.map.output.compress.codec", BZip2Codec.class, CompressionCodec.class);
复制代码
2. Reduce输出端压缩

  1. FileOutputFormat.setCompressOutput(job, true);
  2. FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, BZip2Codec.class);
复制代码
六、注意事项


  • 压缩虽然提升了I/O服从,但也增加了CPU负担,需要根据具体工作负载来决定是否及如何使用压缩。
  • 选择符合的压缩算法:对于运算麋集型任务,应减少压缩以避免增加过多的CPU负担;对于I/O麋集型任务,则应积极使用压缩。
  • 实验确定最佳策略:通过实验调解压缩算法和压缩级别,以达到最佳性能。
通过以上步调和配置,可以在Hadoop中实现高效的数据压缩,从而优化存储空间和进步数据处理性能。

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