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Linux中Hadoop的数据压缩技术有哪些

小樊
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2025-10-08 02:19:31
栏目: 智能运维

1. Gzip压缩
Gzip是Hadoop原生支持的压缩格式,采用DEFLATE算法,文件扩展名为.gz。其核心优点是压缩率较高(高于Snappy,低于Bzip2)、压缩/解压速度快(Hadoop原生支持且有Linux系统自带命令,使用便捷);缺点是不支持文件切分(Split),若单个文件压缩后超过HDFS块大小(默认128MB),会导致MapReduce任务无法并行处理。适用于单文件压缩后小于130MB的场景,如每日/每小时日志压缩,或需要与文本处理程序兼容且无需修改代码的情况。

2. Bzip2压缩
Bzip2是Hadoop原生支持的压缩格式,采用Burrows-Wheeler算法,文件扩展名为.bz2。其核心优点是支持文件切分(Split,可通过Hadoop并行处理)、压缩率极高(高于Gzip);缺点是压缩/解压速度慢(远低于Gzip和Snappy)、不支持Hadoop Native库(需依赖系统命令)。适用于对压缩率要求高、对速度要求低的场景,如数据归档、大文件长期存储。

3. LZO压缩
LZO需额外安装(Linux系统下安装lzop命令),采用LZO算法,文件扩展名为.lzo。其核心优点是压缩/解压速度快(接近Snappy)、压缩率合理(低于Gzip但高于Snappy)、支持文件切分(需提前建索引,指定InputFormat为LzoTextInputFormat);缺点是Hadoop本身不支持(需安装插件)、索引维护成本略高。适用于**大文件(压缩后大于200MB)**场景,如海量日志、历史数据存储。

4. Snappy压缩
Snappy需额外安装(Linux系统下无自带命令),采用Snappy算法,文件扩展名为.snappy。其核心优点是压缩/解压速度极快(最快)、支持Hadoop Native库(高效利用CPU);缺点是不支持文件切分(Split)、压缩率较低(低于Gzip和Bzip2)。适用于MapReduce作业的中间数据压缩(如Mapper输出到Reducer的中间结果)或快速数据传输场景,能有效减少网络和磁盘IO开销。

5. Zstandard(Zstd)压缩
Zstd是Facebook开发的现代压缩算法,Hadoop通过第三方库支持,文件扩展名为.zst。其核心优点是高压缩比(优于Snappy,接近Gzip)、快速压缩/解压速度(优于Gzip);缺点是Hadoop需额外配置(添加ZstdCodecio.compression.codecs)。适用于需要平衡压缩比与速度的场景,如实时数据处理、高频更新的数据集。

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