Hadoop中如何实现数据的压缩？有哪些压缩算法可以选择？代码举例讲解

在Hadoop中实现数据压缩的主要步骤是:

1. Hadoop支持多种压缩算法,主要有:
   • Gzip:最常用算法,可分割,压缩比中等。
   • Bzip2:压缩率高,但不可分割,压缩/解压速度慢。
   • LZO:压缩率较低,但压缩/解压速度最快,可分割。
   • Snappy:压缩率中等,压缩/解压速度快,可分割。
2. 压缩输入/输出数据:

• MapReduce作业输入:

job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
TextInputFormat.addInputPath(job, new Path(inputPath));

将inputPath设置为压缩文件,Hadoop会自动解压并作为输入。

• MapReduce作业输出:

FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(outputPath));  
FileOutputFormat.setCompressOutput(job, true);  // 开启输出压缩
FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, GzipCodec.class); // 设置Gzip压缩算法

3. 也可以在HDFS上开启压缩,数据写入时会自动压缩:

hdfs dfs -setfattr -n compression -v true /user/input_folder  # 开启压缩
hdfs dfs -setfattr -n compression.codec -v org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec /user/input_folder   # 设置Gzip压缩算法

4. Hadoop支持在不同场景下选择不同的压缩算法,从而达到在压缩比,速度和可分割性之间取得平衡。

数据压缩的主要作用是:

1. 减少存储量,节省空间。
2. 减少I/O,提高效率。
3. 支持可分割压缩格式,提高MapReduce效率。

来看一些简单示例:

1. MapReduce输入使用Gzip压缩数据:

job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
TextInputFormat.addInputPath(job, new Path("/user/input/data.gz"));

2. MapReduce输出使用Snappy压缩结果:

FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/user/output"));  
FileOutputFormat.setCompressOutput(job, true);  
FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, SnappyCodec.class);

3. 在HDFS上开启folder的LZO压缩:

hdfs dfs -setfattr -n compression -v true /user/folder 
hdfs dfs -setfattr -n compression.codec -v org.apache.hadoop.io.compress.LzoCodec /user/folder

所以通过选择不同的压缩算法和在不同场景开启压缩,我们可以实现在Hadoop中对数据进行压缩,以获得更高的存储和I/O效率。