在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，选择合适的压缩算法对于优化存储效率、降低网络带宽消耗和提升数据处理性能至关重要。以下是关于HDFS数据压缩算法选择的一些指导和建议：
常用压缩算法及其特点
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Gzip：
- 优点：高压缩率，适中的压缩/解压速度，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：适用于文本文件，如日志文件和报表，当每个文件压缩之后在130M以内的，都可以考虑用gzip压缩格式。
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Bzip2：
- 优点：高压缩率，支持split，Hadoop本身支持，Linux系统自带bzip2命令，使用方便。
- 缺点：压缩/解压速度慢，不支持native。
- 适用场景：适用于对压缩率要求极高的场景，但对处理速度有一定影响。
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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，需要安装。
- 适用场景：适用于对处理速度要求极高的实时应用场景。
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LZ4：
- 优点：高压缩和解压缩速度，支持split。
- 缺点：压缩率比Gzip要低。
- 适用场景：适用于需要快速处理数据的场景。
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Zstandard (Zstd)：
- 优点：压缩速度快，提供多种压缩级别，适应性广。
- 缺点：在吞吐量上的表现一般。
- 适用场景：适用于需要高压缩比且解压速度快的场景。
选择压缩算法的建议
- 考虑文件大小：对于大文件，优先考虑压缩比高且解压速度快的算法，如Bzip2、LZ4或Zstd。
- 考虑使用场景：如果需要快速处理数据，Snappy和LZ4是更好的选择。对于文本文件，Gzip可能更合适。
- 考虑系统资源：选择压缩和解压缩速度较快且CPU开销较小的算法，以减少对集群性能的影响。
配置步骤
- 挑选压缩算法：根据上述建议和具体需求选择合适的压缩算法。
- 设置Hadoop环境：确保Hadoop集群已妥善安装并配置完毕。
- 调整HDFS压缩：在
core-site.xml文件里加入或更改如下配置项：<property>
<name>io.compression.codecs</name>
<value>org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec,org.apache.hadoop.io.compress.LZ4Codec,org.apache.hadoop.io.compress.ZstdCodec</value>
</property>
- 设定MapReduce任务压缩：在MapReduce任务中，通过配置项来激活压缩功能。
通过以上步骤和建议，您可以在HDFS中实现数据压缩，进而增强存储与传输效率。
