HDFS压缩算法怎么选

在选择HDFS（Hadoop Distributed File System）的压缩算法时，需要考虑多个因素，包括压缩率、压缩和解压速度、CPU使用率以及是否支持分片等。以下是一些常用的HDFS压缩算法及其特点，以供参考：

1. Snappy

• 优点：
  • 压缩速度非常快。
  • 解压速度也很快。
  • 支持分片，适合MapReduce作业。
  • 压缩率适中，大约为2:1到3:1。
• 缺点：
  • 压缩率不如其他一些算法高。

2. LZO

• 优点：
  • 压缩率比Snappy稍好。
  • 支持分片，适合MapReduce作业。
  • 解压速度较快。
• 缺点：
  • 压缩速度略慢于Snappy。
  • 需要额外的索引文件来支持快速查找。

3. Gzip

• 优点：
  • 广泛使用，兼容性好。
  • 压缩率较高，可以达到5:1甚至更高。
• 缺点：
  • 压缩和解压速度较慢。
  • 不支持分片，不适合MapReduce作业。

4. Bzip2

• 优点：
  • 压缩率非常高，可以达到8:1甚至更高。
• 缺点：
  • 压缩和解压速度非常慢。
  • 不支持分片，不适合MapReduce作业。

5. LZ4

• 优点：
  • 压缩速度非常快，接近Snappy。
  • 解压速度也很快。
  • 支持分片，适合MapReduce作业。
  • 压缩率适中，大约为2:1到3:1。
• 缺点：
  • 相对较新，社区支持和生态系统可能不如Snappy成熟。

选择建议

1. 如果对压缩速度要求极高，并且可以接受适中的压缩率，可以选择Snappy或LZ4。
2. 如果需要较高的压缩率，并且可以接受较慢的压缩和解压速度，可以选择Gzip或Bzip2。
3. 如果需要在MapReduce作业中使用压缩，确保选择的算法支持分片，如Snappy、LZO和LZ4。

配置示例

在Hadoop配置文件hdfs-site.xml中设置压缩算法：

<property>
  <name>dfs.replication</name>
  <value>3</value>
</property>
<property>
  <name>dfs.namenode.handler.count</name>
  <value>100</value>
</property>
<property>
  <name>io.compression.codecs</name>
  <value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec,org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec</value>
</property>

通过综合考虑上述因素，可以选择最适合您应用场景的HDFS压缩算法。