HDFS数据压缩策略如何选择 - 问答

在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中选择数据压缩策略时，需要考虑多个因素，包括压缩率、解压速度、是否支持可分片（splittable）、以及对CPU资源的影响等。以下是对几种常见压缩格式的详细比较和建议：

常用压缩格式及特性

Gzip压缩：
- 优点：压缩率高，压缩/解压速度快，Hadoop本身支持，使用方便，大部分Linux系统自带Gzip命令。
- 缺点：不支持Split。
- 应用场景：适用于每个文件压缩后小于130M的情况，例如日志文件压缩，可以通过多个Gzip文件实现并发处理。
Bzip2压缩：
- 优点：支持Split；具有很高的压缩率，比Gzip压缩率都高；Hadoop本身支持，Linux系统自带bzip2命令。
- 缺点：压缩/解压速度慢。
- 应用场景：适用于对速度要求不高，但需要较高压缩率的情况，或处理大数据文件。
Lzo压缩：
- 优点：压缩/解压速度快，合理的压缩率，支持Split，是Hadoop中最流行的压缩格式。
- 缺点：压缩率比Gzip低，Hadoop本身不支持，需要安装。
- 应用场景：适用于大文件压缩，特别是压缩后仍大于200M的文件。
Snappy压缩：
- 优点：高速压缩速度和合理的压缩率。
- 缺点：不支持Split，压缩率比Gzip低，Hadoop本身不支持，需要安装。
- 应用场景：适用于MapReduce作业的Map输出数据较大时，作为Map到Reduce的中间数据的压缩格式；或者MapReduce作业的输出和另外一个MapReduce作业的输入。

压缩选择建议

高效性优先：如果追求压缩和解压的速度，且可以容忍较低的压缩率，可以选择Snappy。
存储空间优先：如果主要目标是减少存储空间，且处理速度要求不高，可以选择Gzip或Bzip2。
可分片需求：如果需要处理大型压缩文件，并且希望这些文件可以被多个mapper并行处理，可以选择Lzo或Bzip2。
CPU资源考虑：压缩操作会增加CPU负担，需要根据集群的CPU能力来选择合适的压缩格式。

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开销和网络传输。
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();
// 开启 map 端输出压缩
conf.setBoolean("mapreduce.map.output.compress", true);
conf.setClass("mapreduce.map.output.compress.codec", SnappyCodec.class, CompressionCodec.class);

综上所述，HDFS数据压缩的选择应基于具体的业务需求、数据特性以及集群的资源配置等因素综合考虑。

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