HDFS压缩格式怎么选

在选择HDFS压缩格式时，需要考虑多个因素，包括压缩比、压缩和解压缩速度、硬件资源限制以及数据读写性能的影响。以下是一些常用的HDFS压缩格式及其特点：

1. Gzip：

   • 优点：压缩率高，压缩/解压速度快，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。

2. 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作业的中间数据存储或输出，以及需要快速压缩和解压的场景。

3. LZO：

   • 优点：压缩/解压速度快，合理的压缩率，支持split，支持Hadoop native库。
   • 缺点：压缩率比Gzip低。
   • 应用场景：适用于大文本文件压缩，尤其是压缩后仍大于200M的文件。

4. 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。
   • 缺点：压缩/解压速度慢，不支持native。
   • 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，如冷数据保存。

5. 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。

此外，在选择压缩格式时，还需要考虑以下因素：

• 压缩格式与数据存储格式的兼容性：例如，SequenceFile、RCFile和Avro文件格式内置压缩支持，使压缩对用户几乎透明。
• 硬件资源的限制：压缩与解压缩是计算密集型操作，需要消耗CPU资源和内存资源，应选择对硬件要求较低的压缩算法。
• 数据读写性能的影响：压缩可以降低存储成本和提高读写性能，但压缩和解压缩过程本身会增加CPU负载，需要评估对整体性能的影响。

综上所述，HDFS支持多种压缩格式，每种格式都有其特定的应用场景和优缺点。在选择压缩格式时，应根据具体的数据特征、性能要求以及硬件资源情况来综合考虑。