HDFS在Linux系統中如何進行數據壓縮

在Linux系統中，HDFS（Hadoop Distributed File System）可以通過配置和使用壓縮算法來減少存儲空間和提高數據傳輸效率。以下是HDFS在Linux系統中進行數據壓縮的步驟：

配置HDFS壓縮算法

1. 編輯Hadoop配置文件： 在Hadoop的配置文件 hdfs-site.xml 中添加以下配置參數，以啟用和支持不同的壓縮算法：

   <property>
       <name>io.compression.codecs</name>
       <value>org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
   </property>
   <property>
       <name>io.compression.codec.snappy.class</name>
       <value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
   </property>
   

   這些配置參數啟用了默認的壓縮編解碼器，包括Gzip、Bzip2和Snappy。

2. 使用Hadoop命令行工具： 使用Hadoop命令行工具可以查看HDFS中的壓縮文件。例如，使用以下命令查看文件夾中的文件列表：

   hdfs dfs -ls /path/to/directory
   

在計算框架中使用壓縮

在使用Hadoop的MapReduce或Spark等計算框架時，可以在作業配置中指定要使用的壓縮算法。例如，在MapReduce作業中可以通過以下方式指定使用Snappy算法進行壓縮：

conf.set("mapreduce.map.output.compress", "true");
conf.set("mapreduce.map.output.compress.codec", "org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");

壓縮位置選擇

• 壓縮工作在DataNode上完成：
  • 數據接收完后壓縮：這個方法對HDFS的改動最小，但效果最低，只需要在block文件存儲時進行壓縮。
  • 將小文件壓縮：對于一些無法合并的小文件，可以考慮將它們壓縮為一個文件。Hadoop提供了多種壓縮算法，如Gzip、Bzip2等，可以將小文件壓縮為一個文件。

壓縮的好處和壞處

• 好處：

  • 減少磁盤IO和存儲空間。
  • 加快數據在磁盤和網絡中的傳輸速度，從而提高系統的處理速度。

• 壞處：

  • 增加CPU開銷。

壓縮算法對比

• Gzip：

  • 優點：壓縮率比較高，壓縮/解壓速度也比較快；Hadoop本身支持，使用方便。
  • 缺點：不支持split。
  • 應用場景：適用于每個文件壓縮后在130M以內的文件。

• Bzip2：

  • 優點：高壓縮率，適合壓縮大文件。
  • 缺點：壓縮/解壓速度較慢。

• Lzo：

  • 優點：壓縮率高，適合壓縮大文件。
  • 缺點：需要特定的庫支持。

• Snappy：

  • 優點：壓縮率高，壓縮/解壓速度快，適合大數據處理。
  • 缺點：不支持split。