HDFS在Linux系统中如何进行数据压缩

在Linux系统中，HDFS（Hadoop Distributed File System）可以通过配置和使用压缩算法来减少存储空间和提高数据传输效率。以下是HDFS在Linux系统中进行数据压缩的步骤：

配置HDFS压缩算法

1. 编辑Hadoop配置文件： 在Hadoop的配置文件 hdfs-site.xml 中添加以下配置参数，以启用和支持不同的压缩算法：

   <property>
       <name>io.compression.codecs</name>
       <value>org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
   </property>
   <property>
       <name>io.compression.codec.snappy.class</name>
       <value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
   </property>
   

   这些配置参数启用了默认的压缩编解码器，包括Gzip、Bzip2和Snappy。

2. 使用Hadoop命令行工具： 使用Hadoop命令行工具可以查看HDFS中的压缩文件。例如，使用以下命令查看文件夹中的文件列表：

   hdfs dfs -ls /path/to/directory
   

在计算框架中使用压缩

在使用Hadoop的MapReduce或Spark等计算框架时，可以在作业配置中指定要使用的压缩算法。例如，在MapReduce作业中可以通过以下方式指定使用Snappy算法进行压缩：

conf.set("mapreduce.map.output.compress", "true");
conf.set("mapreduce.map.output.compress.codec", "org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");

压缩位置选择

• 压缩工作在DataNode上完成：
  • 数据接收完后压缩：这个方法对HDFS的改动最小，但效果最低，只需要在block文件存储时进行压缩。
  • 将小文件压缩：对于一些无法合并的小文件，可以考虑将它们压缩为一个文件。Hadoop提供了多种压缩算法，如Gzip、Bzip2等，可以将小文件压缩为一个文件。

压缩的好处和坏处

• 好处：

  • 减少磁盘IO和存储空间。
  • 加快数据在磁盘和网络中的传输速度，从而提高系统的处理速度。

• 坏处：

  • 增加CPU开销。

压缩算法对比

• Gzip：

  • 优点：压缩率比较高，压缩/解压速度也比较快；Hadoop本身支持，使用方便。
  • 缺点：不支持split。
  • 应用场景：适用于每个文件压缩后在130M以内的文件。

• Bzip2：

  • 优点：高压缩率，适合压缩大文件。
  • 缺点：压缩/解压速度较慢。

• Lzo：

  • 优点：压缩率高，适合压缩大文件。
  • 缺点：需要特定的库支持。

• Snappy：

  • 优点：压缩率高，压缩/解压速度快，适合大数据处理。
  • 缺点：不支持split。