HDFS数据压缩怎样选择 - 问答

在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，数据压缩是一个重要的优化手段，它可以显著减少存储空间的需求并提高数据传输效率。选择合适的压缩格式和算法对于实现这些目标至关重要。以下是关于HDFS数据压缩选择的一些关键点：

常用压缩格式及特性

Gzip：
- 优点：高压缩率，压缩/解压速度快，Hadoop原生支持，广泛兼容Linux系统。
- 缺点：不支持split，可能影响并行处理。
- 适用场景：适用于每个文件压缩后大小在130M以内的文件，如日志文件。
Bzip2：
- 优点：高压缩率，支持split，兼容性好。
- 缺点：压缩/解压速度慢。
- 适用场景：适用于对速度要求不高，但需要高压缩率的情况，或处理大数据文件。
Lzo：
- 优点：压缩/解压速度快，合理的压缩率，支持split。
- 缺点：压缩率低于Gzip，Hadoop原生不支持，需要额外安装。
- 适用场景：适用于大文件压缩，特别是压缩后仍大于200M的文件。
Snappy：
- 优点：高速压缩和解压，合理的压缩率。
- 缺点：不支持split，压缩率低于Gzip，Hadoop原生不支持。
- 适用场景：适用于MapReduce作业中Map输出的数据较大时，作为中间数据压缩格式。

压缩算法的选择原则

运算密集型任务：应尽量减少压缩IO，以降低CPU开销。
IO密集型任务：应更多地使用压缩，以减少磁盘IO和提高网络传输效率。

压缩位置的选择

Map Input：从HDFS读取数据时，大文件压缩可以节省IO开销。
Map Out：写入到磁盘或网络传输时，使用压缩减少IO开销。
Reduce Out：写入磁盘时，使用压缩减少IO开销和网络传输。

压缩参数配置

在Hadoop API中，可以通过配置来启用压缩，例如：

Configuration conf = new Configuration();
conf.setBoolean("mapreduce.map.output.compress", true);
conf.setClass("mapreduce.map.output.compress.codec", SnappyCodec.class, CompressionCodec.class);

综上所述，选择HDFS数据压缩方式时，需要根据数据的大小、处理速度要求、以及是否支持split等因素综合考虑。同时，也要考虑到压缩格式对CPU资源的影响，以确保在提高数据存储和传输效率的同时，不会过度增加系统的负担。

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