目录
1.压缩的好处和坏处及原则
2.MR支持的压缩编码
3.压缩位置选择
4.压缩参数配置
5.压缩实操案例
(1)Map输出端采用压缩
(2)Reduce输出端采用压缩
1.压缩的好处和坏处及原则
压缩的优点:以减少磁盘IO、减少磁盘存储空间。
压缩的缺点:增加CPU开销。
压缩原则
(1)运算密集型的Job,少用压缩
(2)IO密集型的Job,多用压缩
2.MR支持的压缩编码
| 压缩格式 | Hadoop自带? | 算法 | 文件扩展名 | 是否可切片 | 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 | 是,直接使用 | Snappy | .snappy | 否 | 和文本处理一样,不需要修改 |
3.压缩位置选择
压缩可以在MapReduce作用的任意阶段启用。
4.压缩参数配置
1)为了支持多种压缩/解压缩算法,Hadoop引入了编码/解码器
| 压缩格式 | 对应的编码/解码器 |
| 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 |
2)要在Hadoop中启用压缩,可以配置如下参数
| 参数 | 默认值 | 阶段 | 建议 |
| io.compression.codecs (在core-site.xml中配置) | 无,这个需要在命令行输入hadoop checknative查看 | 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) | false | mapper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.DefaultCodec | mapper输出 | 企业多使用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) | false | reducer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.DefaultCodec | reducer输出 | 使用标准工具或者编解码器,如gzip和bzip2 |
5.压缩实操案例
(1)Map输出端采用压缩
即使你的MapReduce的输入输出文件都是未压缩的文件,你仍然可以对Map任务的中间结果输出做压缩,因为它要写在硬盘并且通过网络传输到Reduce节点,对其压缩可以提高很多性能,这些工作只要设置两个属性即可。只需要修改Driver类,以wordcount案例为基础。
最后的输出结果还是和原来一样,到reducer的时候已经解压了。
public class WordCountDriver {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
//1、获取job
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
// 开启map端输出压缩
conf.setBoolean("mapreduce.map.output.compress", true);
// 设置map端输出压缩方式
conf.setClass("mapreduce.map.output.compress.codec", BZip2Codec.class, CompressionCodec.class);
//2、设置jar包路径
job.setJarByClass(WordCountDriver.class);
//3、关联mapper和reducer
job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
//4、设置map输出的kv类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
//5、设置最终输出的kv类型(不一定是reducer的输出类型)
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
//6、设置输入路径和输出路径
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D:\code\Hadoop\input\inputword"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:\code\Hadoop\output6666"));
//7、提交job
boolean result = job.waitForCompletion(true);
System.exit(result ? 0 : 1);
}
}
(2)Reduce输出端采用压缩
map输出端和reduce输出端都采用压缩,压缩格式可以不一样,输出为reduce输出端使用的格式。
public class WordCountDriver {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
//1、获取job
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
// 开启map端输出压缩
conf.setBoolean("mapreduce.map.output.compress", true);
// 设置map端输出压缩方式
conf.setClass("mapreduce.map.output.compress.codec", BZip2Codec.class, CompressionCodec.class);
//2、设置jar包路径
job.setJarByClass(WordCountDriver.class);
//3、关联mapper和reducer
job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
//4、设置map输出的kv类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
//5、设置最终输出的kv类型(不一定是reducer的输出类型)
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
//6、设置输入路径和输出路径
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D:\code\Hadoop\input\inputword"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:\code\Hadoop\output6666"));
// 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);
//7、提交job
boolean result = job.waitForCompletion(true);
System.exit(result ? 0 : 1);
}
}



