Hadoop数据库如何实现数据压缩

Hadoop数据库可以通过多种方式进行数据压缩，以下是具体的步骤和注意事项：

压缩概述

数据压缩能够通过一定的编码技术减少数据存储空间，是一种用CPU资源换取IO资源的优化技术。

压缩的原则

• 运算密集型任务：少用压缩。
• IO密集型任务：多用压缩。

Hadoop支持的压缩算法和工具

压缩方式的选择

• Gzip压缩：适用于每个文件压缩后小于130MB的情况，优点是压缩/解压速度较快，处理Gzip格式的文件就像直接处理文本一样，大部分Linux系统都自带Gzip命令，使用方便。
• Bzip2压缩：适用于对速度要求不高，但需要较高的压缩率的情况，优点是支持split，具有很高的压缩率，缺点是压缩/解压速度较慢。
• Lzo压缩：适用于压缩之后仍大于200MB的大文件，优点是压缩/解压速度较快，合理的压缩率，支持split，缺点是压缩率比Gzip低一些，Hadoop本身不支持，需要安装。
• Snappy压缩：适用于MapReduce作业的Map输出数据较大时，优点是压缩和解压缩速度快，缺点是不支持split，压缩率比Gzip低。

压缩实操案例

• 设置压缩：在代码中设置压缩配置：

  Configuration configuration = new Configuration();
  configuration.set("mapreduce.map.output.compress", "true");
  configuration.set("mapreduce.map.output.compress.codec", "org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");
  

• 配置全局压缩：修改mapred-site.xml配置文件，然后重启集群：

  <property>
    <name>mapreduce.map.output.compress</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.map.output.compress.codec</name>
    <value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type</name>
    <value>RECORD</value>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec</name>
    <value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
  </property>
  

总之，通过合理选择压缩算法和配置压缩参数，可以显著提高Hadoop数据库的性能和资源利用率。