HDFS压缩技术怎么用

在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中使用压缩技术可以显著减少存储空间和提高数据传输效率。以下是使用HDFS压缩技术的步骤和注意事项：

配置HDFS以启用压缩

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. 重启Hadoop集群： 确保所有节点都已正确配置并启动。

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。

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。

常用压缩算法及其特点

• 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。
  • 适用场景：适用于每个文件压缩后在130M以内的文件，如日志文件压缩。

• 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，使用方便。
  • 缺点：压缩/解压速度较慢。
  • 适用场景：适用于对速度要求不高但需要较高压缩率的场景，或处理后的数据需要存档且使用频率较低的情况。

• 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。
  • 适用场景：适用于MapReduce作业的Map输出数据较大时，作为Map到Reduce的中间数据压缩格式，或作为MapReduce作业的输出和输入。

• 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，可以在Linux系统下安装lzop命令，使用方便。
  • 缺点：压缩率比Gzip低一些，Hadoop本身不支持，需要安装。
  • 适用场景：适用于压缩后仍大于200M的大文件，单个文件越大，Lzo的优点越明显。

通过合理配置和使用HDFS的压缩技术，可以有效地管理存储资源，提升数据处理的效率。