HDFS壓縮技術怎么用

在Hadoop分布式文件系統（HDFS）中使用壓縮技術可以顯著減少存儲空間和提高數據傳輸效率。以下是使用HDFS壓縮技術的步驟和注意事項：

配置HDFS以啟用壓縮

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. 重啟Hadoop集群： 確保所有節點都已正確配置并啟動。

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。

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。

常用壓縮算法及其特點

• Gzip：

  • 優點：壓縮率較高，壓縮/解壓速度較快，Hadoop本身支持，大部分Linux系統自帶Gzip命令，使用方便。
  • 缺點：不支持split。
  • 適用場景：適用于每個文件壓縮后在130M以內的文件，如日志文件壓縮。

• Bzip2：

  • 優點：支持split，具有很高的壓縮率，Hadoop本身支持，Linux系統自帶bzip2命令，使用方便。
  • 缺點：壓縮/解壓速度較慢。
  • 適用場景：適用于對速度要求不高但需要較高壓縮率的場景，或處理后的數據需要存檔且使用頻率較低的情況。

• Snappy：

  • 優點：高速壓縮速度和合理的壓縮率，支持Hadoop Native庫。
  • 缺點：不支持split，壓縮率比Gzip低。
  • 適用場景：適用于MapReduce作業的Map輸出數據較大時，作為Map到Reduce的中間數據壓縮格式，或作為MapReduce作業的輸出和輸入。

• Lzo：

  • 優點：壓縮/解壓速度較快，合理的壓縮率，支持Split，是Hadoop中最流行的壓縮格式，可以在Linux系統下安裝lzop命令，使用方便。
  • 缺點：壓縮率比Gzip低一些，Hadoop本身不支持，需要安裝。
  • 適用場景：適用于壓縮后仍大于200M的大文件，單個文件越大，Lzo的優點越明顯。

通過合理配置和使用HDFS的壓縮技術，可以有效地管理存儲資源，提升數據處理的效率。