Hadoop数据压缩教程

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>

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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);

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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

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2. 解压文件

1. hadoop fs -cat /path/to/output.txt.gz | gunzip | hadoop fs -put - /path/to/decompressed.txt

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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);

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2. Reduce输出端压缩

1. FileOutputFormat.setCompressOutput(job, true);
2. FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, BZip2Codec.class);

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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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