Hadoop數據庫如何進行數據壓縮

Hadoop數據庫可以通過多種方式進行數據壓縮，以下是具體的步驟和注意事項：

壓縮概述

數據壓縮能夠通過一定的編碼技術減少數據存儲空間，是一種用CPU資源換取IO資源的優化技術。

壓縮的原則

• 運算密集型任務：少用壓縮。
• IO密集型任務：多用壓縮。

Hadoop支持的壓縮算法和工具

壓縮方式的選擇

• Gzip壓縮：

  • 優點：壓縮/解壓速度較快，處理Gzip格式的文件就像直接處理文本一樣，大部分Linux系統都自帶Gzip命令，使用方便。
  • 缺點：不支持split。
  • 應用場景：適用于每個文件壓縮后小于130MB的情況。

• Bzip2壓縮：

  • 優點：支持split，具有很高的壓縮率。
  • 缺點：壓縮/解壓速度較慢。
  • 應用場景：適用于對速度要求不高，但需要較高的壓縮率的情況。

• Lzo壓縮：

  • 優點：壓縮/解壓速度較快，合理的壓縮率，支持split。
  • 缺點：壓縮率比Gzip低一些，Hadoop本身不支持，需要安裝。
  • 應用場景：適用于壓縮之后仍大于200MB的大文件。

• Snappy壓縮：

  • 優點：壓縮和解壓縮速度快。
  • 缺點：不支持split，壓縮率比Gzip低。
  • 應用場景：適用于MapReduce作業的Map輸出數據較大時。

壓縮實操案例

1. 設置壓縮： 在代碼中設置壓縮配置：

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

2. 配置全局壓縮： 修改mapred-site.xml配置文件，然后重啟集群：

   <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>
   

總之，通過合理選擇壓縮算法和配置壓縮參數，可以顯著提高Hadoop數據庫的性能和資源利用率。