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Hadoop数据压缩

Hadoop数据压缩

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);
    }
}

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