本篇內(nèi)容主要講解“Hadoop壓縮技術(shù)的概念”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“Hadoop壓縮技術(shù)的概念”吧!

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1 概述

壓縮策略和原則

2 MR 支持的壓縮編碼

壓縮格式	hadoop自帶	算法	文件擴展名	是否可切分	換成壓縮格式后，原程序是否需要修改
DEFLATE	是，直接使用	DEFLATE	.deflate	否	和文本處理一樣，不需要修改
Gzip	是，直接使用	DEFLATE	.gz	否	和文本處理一樣，不需要修改
bzip2	是，直接使用	bzip2	.bz2	是	和文本處理一樣，不需要修改
LZO	否，需要安裝	LZO	.lzo	是	需要建索引，還需要指定輸入格式
Snappy	否，需要安裝	Snappy	.snappy	否	和文本處理一樣，不需要修改

為了支持多種壓縮/解壓縮算法，Hadoop 引入了編碼/解碼器，如下表所示。

壓縮格式	對應(yīng)的編碼/解碼器
DEFLATE	org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec
gzip	org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec
bzip2	org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec
LZO	com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec
Snappy	org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec

壓縮性能的比較

壓縮算法	原始文件大小	壓縮文件大小	壓縮速度	解壓速度
gzip	8.3GB	1.8GB	17.5MB/s	58MB/s
bzip2	8.3GB	1.1GB	2.4MB/s	9.5MB/s
LZO	8.3GB	2.9GB	49.3MB/s	74.6MB/s

3 壓縮方式選擇

3.1 Gzip 壓縮

3.2 Bzip2 壓縮

3.3 Lzo 壓縮

3.4 Snappy 壓縮

4 壓縮位置選擇

5 壓縮參數(shù)配置

參數(shù)	默認(rèn)值	階段
io.compression.codecs                                                  [在core-site.xml]	org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodecorg apache.hadoop.io.compress.GzipCodec org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec	輸入壓縮
mapreduce.map.output.compress                   [mapred-site.xml]	false	mapper輸出
mapreduce.map.output.compress.codec     [mapred-site.xml]	org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec	mapper輸出
mapreduce.output.fileoutputformat.compress [mapred-site.xml]	false	reducer輸出
mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec [mapred-site.xml]	org.apache.hadoop.io.compress  DefaultCodec	reducer輸出
mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type [mapred-site.xml]	RECORD	reducer輸出

6 壓縮實操案例

6.1 數(shù)據(jù)流的壓縮和解壓縮

package com.djm.mapreduce.zip;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodec;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodecFactory;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionInputStream;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionOutputStream;
import org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils;

import java.io.*;

public class CompressUtils {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException {
        compress(args[0], args[1]);
        decompress(args[0]);
    }

    private static void decompress(String path) throws IOException {
        CompressionCodecFactory factory = new CompressionCodecFactory(new Configuration());
        CompressionCodec codec = (CompressionCodec) factory.getCodec(new Path(path));
        if (codec == null) {
            System.out.println("cannot find codec for file " + path);
            return;
        }
        CompressionInputStream cis = codec.createInputStream(new FileInputStream(new File(path)));
        FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File(path + ".decoded"));
        IOUtils.copyBytes(cis, fos, 1024);
        cis.close();
        fos.close();
    }

    private static void compress(String path, String method) throws IOException, ClassNotFoundException {
        FileInputStream fis = new FileInputStream(new File(path));
        Class codecClass  = Class.forName(method);
        CompressionCodec codec  = (CompressionCodec) ReflectionUtils.newInstance(codecClass, new Configuration());
        FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File(path + codec.getDefaultExtension()));
        CompressionOutputStream cos = codec.createOutputStream(fos);
        IOUtils.copyBytes(fis, cos, 1024);
        cos.close();
        fos.close();
        fis.close();
    }
}

6.2 Map 輸出端采用壓縮

package com.djm.mapreduce.wordcount;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodec;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

public class WcDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        Configuration configuration = new Configuration();
        configuration.setBoolean("mapreduce.map.output.compress", true);
        // 設(shè)置map端輸出壓縮方式
        configuration.setClass("mapreduce.map.output.compress.codec", BZip2Codec.class, CompressionCodec.class);
        Job job = Job.getInstance(configuration);
        job.setJarByClass(WcDriver.class);
        job.setMapperClass(WcMapper.class);
        job.setReducerClass(WcReduce.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        boolean result = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(result ? 0 : 1);
    }
}

6.3 Reduce 輸出端采用壓縮

package com.djm.mapreduce.wordcount;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodec;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

public class WcDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        Configuration configuration = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(configuration);
        job.setJarByClass(WcDriver.class);
        job.setMapperClass(WcMapper.class);
        job.setReducerClass(WcReduce.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        // 設(shè)置reduce端輸出壓縮開啟
        FileOutputFormat.setCompressOutput(job, true);
        // 設(shè)置壓縮的方式
        FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, BZip2Codec.class);
        boolean result = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(result ? 0 : 1);
    }
}

到此，相信大家對“Hadoop壓縮技術(shù)的概念”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進入相關(guān)頻道進行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！

當(dāng)前名稱：Hadoop壓縮技術(shù)的概念
標(biāo)題URL：http://www.chinadenli.net/article14/ihocde.html

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