Linux中HDFS的数据压缩技术有哪些

在Linux中，HDFS（Hadoop Distributed File System）支持多种数据压缩技术，这些技术可以有效减少存储空间的占用并提高数据传输效率。以下是一些常用的HDFS数据压缩技术及其特点：

常用压缩技术

• Gzip

  • 优点：压缩率较高，压缩/解压速度较快，Hadoop本身支持，大部分Linux系统自带Gzip命令，使用方便。
  • 缺点：不支持Split。
  • 应用场景：适用于每个文件压缩后大小在130M以内的文件，如日志文件压缩。

• Bzip2

  • 优点：支持Split，具有很高的压缩率，Hadoop本身支持，Linux系统自带bzip2命令，使用方便。
  • 缺点：压缩/解压速度较慢。
  • 应用场景：适用于对速度要求不高但需要较高压缩率的场景，或处理后的数据需要存档且使用频率较低的情况。

• Lzo

  • 优点：压缩/解压速度较快，合理的压缩率，支持Split，是Hadoop中最流行的压缩格式，可以在Linux系统下安装lzop命令，使用方便。
  • 缺点：压缩率比Gzip低一些，Hadoop本身不支持，需要安装。
  • 应用场景：适用于压缩后仍大于200M的大文件，单个文件越大，Lzo的优点越明显。

• Snappy

  • 优点：高速压缩速度和合理的压缩率，支持Hadoop Native库。
  • 缺点：不支持Split，压缩率比Gzip低。
  • 应用场景：适用于MapReduce作业的Map输出数据较大时，作为Map到Reduce的中间数据压缩格式，或作为MapReduce作业的输出和输入。

• LZC（Lempel-Ziv Compression）

  • 优点：增强了Hadoop的压缩能力。
  • 缺点：不支持FSImage和SequenceFile压缩。

压缩技术的选择建议

• 追求速度的场景：建议使用LZ4和Snappy（高可靠场景建议使用Snappy）。
• 追求压缩比的场景：而对压缩速度要求不高的场景（如冷数据的保存）建议使用Bzip2或Gzip。

综上所述，HDFS提供了多种压缩算法，用户可以根据实际需求选择合适的压缩算法来优化数据存储和读取的性能。