在CentOS的Hadoop分布式文件系统(HDFS)中,数据压缩是一项重要的技术,它可以显著减少存储空间的需求并提高数据传输的效率。以下是HDFS支持的主要数据压缩方法:
主要压缩方法
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Gzip:
- 优点:高压缩比和较快的压缩/解压速度;Hadoop原生支持。
- 缺点:不支持文件分割(split)。
- 适用场景:适用于每个文件压缩后大小在130MB以内的文件。
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Snappy:
- 优点:高速压缩和解压速度;合理的压缩比。
- 缺点:不支持文件分割;需要额外安装。
- 适用场景:适用于MapReduce作业中间数据的存储等追求速度的场景。
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Bzip2:
- 优点:高压缩比;支持文件分割;Hadoop原生支持。
- 缺点:压缩/解压速度较慢。
- 适用场景:适用于对压缩速度要求不高,但需要较高压缩率的场景。
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LZO:
- 优点:合理的压缩比和较快的压缩/解压速度;支持文件分割。
- 缺点:压缩率比Gzip低;需要额外安装。
- 适用场景:适用于大型文本文件的压缩,尤其是压缩后仍大于200MB以上的文件。
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LZ4:
- 优点:高速压缩和解压速度;支持文件分割。
- 缺点:压缩率比Gzip低。
- 适用场景:适用于追求速度的场景,如MapReduce任务中间数据的存储等。
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Zstandard (Zstd):
- 优点:高压缩比和快速的压缩/解压速度;支持可变压缩比。
- 缺点:Hadoop原生支持有限。
- 适用场景:适用于需要高压缩比和快速处理速度的场景。
压缩格式的选择和配置
- 配置文件设置:为了使用LZC压缩格式,需要在客户端的
core-site.xml
配置文件中添加相应的压缩格式参数。
通过上述方法,可以根据具体的应用场景和需求选择合适的压缩算法,以实现数据存储和传输的高效管理。