Hadoop数据库如何进行数据压缩

Hadoop数据库可以通过多种方式进行数据压缩，以下是具体的步骤和注意事项：

压缩概述

数据压缩能够通过一定的编码技术减少数据存储空间，是一种用CPU资源换取IO资源的优化技术。

压缩的原则

• 运算密集型任务：少用压缩。
• IO密集型任务：多用压缩。

Hadoop支持的压缩算法和工具

压缩方式的选择

• Gzip压缩：

  • 优点：压缩/解压速度较快，处理Gzip格式的文件就像直接处理文本一样，大部分Linux系统都自带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小于130MB的情况。

• Bzip2压缩：

  • 优点：支持split，具有很高的压缩率。
  • 缺点：压缩/解压速度较慢。
  • 应用场景：适用于对速度要求不高，但需要较高的压缩率的情况。

• Lzo压缩：

  • 优点：压缩/解压速度较快，合理的压缩率，支持split。
  • 缺点：压缩率比Gzip低一些，Hadoop本身不支持，需要安装。
  • 应用场景：适用于压缩之后仍大于200MB的大文件。

• Snappy压缩：

  • 优点：压缩和解压缩速度快。
  • 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。

压缩实操案例

1. 设置压缩： 在代码中设置压缩配置：

   Configuration configuration = new Configuration();
   configuration.set("mapreduce.map.output.compress", "true");
   configuration.set("mapreduce.map.output.compress.codec", "org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");
   

2. 配置全局压缩： 修改mapred-site.xml配置文件，然后重启集群：

   <property>
     <name>mapreduce.map.output.compress</name>
     <value>true</value>
   </property>
   <property>
     <name>mapreduce.map.output.compress.codec</name>
     <value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
   </property>
   <property>
     <name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress</name>
     <value>true</value>
   </property>
   <property>
     <name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type</name>
     <value>RECORD</value>
   </property>
   <property>
     <name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec</name>
     <value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
   </property>
   

总之，通过合理选择压缩算法和配置压缩参数，可以显著提高Hadoop数据库的性能和资源利用率。