HDFS在Linux环境下如何进行数据压缩

在Linux环境下，HDFS支持多种数据压缩方式，以下是一些常见的压缩算法及其特点：

压缩算法及其特点

• Gzip：

  • 优点：压缩率较高，压缩/解压速度较快，Hadoop本身支持，大部分Linux系统自带gzip命令，使用方便。
  • 缺点：不支持split。
  • 应用场景：适用于每个文件压缩后大小在130M以内的文件，如日志文件。

• Lzo：

  • 优点：压缩/解压速度较快，合理的压缩率，支持split，是Hadoop中最流行的压缩格式。
  • 缺点：压缩率比Gzip低，Hadoop本身不支持，需要在Linux系统下安装lzop命令。
  • 应用场景：适用于压缩后仍大于200M的大文件。

• Snappy：

  • 优点：高速压缩速度和合理的压缩率，支持Hadoop native库。
  • 缺点：不支持split，压缩率比Gzip低，Hadoop本身不支持，需要在Linux系统下安装。
  • 应用场景：适用于MapReduce作业的Map输出数据较大时，作为中间数据的压缩格式。

• Bzip2：

  • 优点：支持split，具有很高的压缩率，Hadoop本身支持，Linux系统自带bzip2命令。
  • 缺点：压缩/解压速度慢，不支持native。
  • 应用场景：适用于对速度要求不高，但需要较高压缩率的情况。

在MapReduce中使用压缩

在MapReduce作业中，可以在不同的阶段启用压缩：

• Input源头数据压缩：Hadoop会自动检查压缩文件的扩展名，使用对应的解码器进行解码。
• Mapper的中间输出压缩：需要开启压缩，并指定压缩算法类型。
• Reduce的最终输出压缩：同样需要开启压缩，并指定压缩算法。

压缩参数配置

在Hadoop API中，可以通过以下方式配置压缩参数：

Configuration conf = new Configuration();
// 开启 map 端输出压缩
conf.setBoolean("mapreduce.map.output.compress", true);
conf.set("mapreduce.map.output.compress.codec", "org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");
// 同理，配置Reduce阶段的压缩

通过以上配置和方法，可以在Linux环境下使用HDFS进行数据压缩，从而提高存储效率并加快数据传输速度。