简洁而不简单
Hadoop数据压缩
数据压缩优点和缺点
压缩技术能够有效减少底层存储系统（HDFS）读写字节数。压缩提高了网络带宽和磁盘空间的效率。在 Hadoop下，尤其是数据规模很大和工作负载密集的情况下，使用数据压缩显得非常重要。在这种情况下，IO操作和网络数据传输要花大量的时间。还有， Shuffle与 Merge过程同样也面临着巨大的IO压力鳘于磁盘IO和网络带宽是 Hadoop的宝贵资源，数据压缩对于节省资源、最小化磁盘IO和网络传输非常有帮助。
不过，尽管压缩与解压操作的CPU开销不髙，其性能的提升和资源的节省并非没有代价。如果磁盘IO和网络带宽影响了 MapReduce作业性能，在任意 MapReduce阶段启用压缩都可以改善端到端处理时间并減少IO和网络流量。
压缩策略和原则
压缩是提高 Hadoop运行效率的一种优化策略通过对 Mapper、 Reducer运行过程的数据进行压缩，以减少磁盘IO，提高MR程序运行速度。 注意：釆用压缩技术减少了磁盘IO，但同时增加了CPU运算负担。所以，压缩特性运用得当能提高性能，但运用不当也可能降低性能压缩基本原则：
（1）运算密集型的job，少用压缩 （2）IO密集型的job，多用压缩！！
MR支持的压缩编码
压缩格式hadoop自带？算法文件扩展名是否可切分换成压缩格式后，原来的程序是否需要修改
DEFLATE是，直接使用DEFLATE.deflate否和文本处理一样，不需要修改Gzip是，直接使用DEFLATE.gz否和文本处理一样，不需要修改bzip2是，直接使用bzip2.bz2是和文本处理一样，不需要修改LZO否，需要安装LZO.lzo是需要建索引，还需要指定输入格式Snappy否，需要安装Snappy.snappy否和文本处理一样，不需要修改
为了支持多种压缩/解压缩算法，Hadoop引入了编码/解码器，如下表所示。
压缩格式对应的编码/解码器
DEFLATEorg.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodecgziporg.apache.hadoop.io.compress.GzipCodecbzip2org.apache.hadoop.io.compress.BZip2CodecLZOcom.hadoop.compression.lzo.LzopCodecSnappyorg.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
压缩性能的比较
压缩算法原始文件大小压缩文件大小压缩速度解压速度
gzip8.3GB1.8GB17.5MB/s58MB/sbzip28.3GB1.1GB2.4MB/s9.5MB/sLZO8.3GB2.9GB49.3MB/s74.6MB/s
压缩方式选择
Gzip压缩
Bzip2压缩
Lzo压缩
Snappy压缩
压缩位置选择
压缩参数配置
参数默认值阶段建议
io.compression.codecs （在core-site.xml中配置）org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec, org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec, org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec输入压缩Hadoop使用文件扩展名判断是否支持某种编解码器mapreduce.map.output.compress（在mapred-site.xml中配置）falsemapper输出这个参数设为true启用压缩mapreduce.map.output.compress.codec（在mapred-site.xml中配置）org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodecmapper输出使用LZO或Snappy编解码器在此阶段压缩数据mapreduce.output.fileoutputformat.compress（在mapred-site.xml中配置）falsereducer输出这个参数设为true启用压缩mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec（在mapred-site.xml中配置）org.apache.hadoop.io.compress. DefaultCodecreducer输出使用标准工具或者编解码器，如gzip和bzip2mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type（在mapred-site.xml中配置）RECORDreducer输出SequenceFile输出使用的压缩类型：NONE和BLOCK
压缩案例
public class TestCompress {
public static void main(String[] args) throws Exception {
compress("e:/hello.txt","org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec");
// decompress("e:/hello.txt.bz2");
}
// 1、压缩
private static void compress(String filename, String method) throws Exception {
// （1）获取输入流
FileInputStream fis = new FileInputStream(new File(filename));
Class codecClass = Class.forName(method);
CompressionCodec codec = (CompressionCodec) ReflectionUtils.newInstance(codecClass, new Configuration());
// （2）获取输出流
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File(filename +codec.getDefaultExtension()));
CompressionOutputStream cos = codec.createOutputStream(fos);
// （3）流的对拷
IOUtils.copyBytes(fis, cos, 1024*1024*5, false);
// （4）关闭资源
fis.close();
cos.close();
fos.close();
}
// 2、解压缩
private static void decompress(String filename) throws FileNotFoundException, IOException {
// （0）校验是否能解压缩
CompressionCodecFactory factory = new CompressionCodecFactory(new Configuration());
CompressionCodec codec = factory.getCodec(new Path(filename));
if (codec == null) {
System.out.println("cannot find codec for file " + filename);
return;
}
// （1）获取输入流
CompressionInputStream cis = codec.createInputStream(new FileInputStream(new File(filename)));
// （2）获取输出流
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File(filename + ".decoded"));
// （3）流的对拷
IOUtils.copyBytes(cis, fos, 1024*1024*5, false);
// （4）关闭资源
cis.close();
fos.close();
}
}
Map输出端采用压缩
public class WordCountDriver {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
Configuration configuration = new Configuration();
// 开启map端输出压缩
configuration.setBoolean("mapreduce.map.output.compress", true);
// 设置map端输出压缩方式
configuration.setClass("mapreduce.map.output.compress.codec", BZip2Codec.class, CompressionCodec.class);
Job job = Job.getInstance(configuration);
job.setJarByClass(WordCountDriver.class);
job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
job.setReducerClass(WordCountReducer.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 ? 1 : 0);
}
}
Mapper和Reducer代码不变
Reduce输出端采用压缩
public class WordCountDriver {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
Configuration configuration = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(configuration);
job.setJarByClass(WordCountDriver.class);
job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
job.setReducerClass(WordCountReducer.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]));
// 设置reduce端输出压缩开启
FileOutputFormat.setCompressOutput(job, true);
// 设置压缩的方式
FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, BZip2Codec.class);
// FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, GzipCodec.class);
// FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, DefaultCodec.class);
boolean result = job.waitForCompletion(true);
System.exit(result?1:0);
}
}
相关资料
本文配套GitHub：https://github.com/zhutiansama/FocusBigData
