一、Hadoop的数据压缩

  1.概述

    在进行MR程序的过程中,在Mapper和Reducer端会发生大量的数据传输和磁盘IO,如果在这个过程中对数据进行压缩处理,可以有效的减少底层存储(HDFS)读写的字节数,,并且通过减少Map和Reduce阶段数据的输入输出来提升MR程序的速度,提高了网络带宽和磁盘空间的效率;

    数据压缩可以有效的节省资源,它是MR程序的优化策略之一;  

    数据压缩会增加cpu的计算负担,但是能很大程度较少磁盘的IO。由于数据压缩占用cpu资源很小,总体还是利大于弊的。

  2.数据压缩使用原则:

    运算密集型的任务尽量少用压缩、IO密集型的任务多用压缩。

  3.MapReduce支持的压缩编码

hadoop中的压缩格式 是否自带 文件的拓展名 是否可以切分
DEFAULT 是 .default 否
Gzip 是 .gz 否
bzip2 是 .bz2 是
LZO 否 .lzo 是
Snappy 否 .snappy 否

  4.编码解码器

DEFAULT org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodeC
Gzip org.apahce.hadoop.io.compress.GzioCodeC
bzop2 org.apache.hadoop.io.compress.bzio2CodeC
LZO com.apache.hadoop.compression.lzoCodeC
Snappy org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodeC

  5.压缩性能

压缩格式 原始文件 压缩后文件 压缩速度 解压速度
Gzip 8.3G 1.8G 17.5MB/s 58MB/s
bzip2 8.3G 1.1G 2.4MB/s 9.5MB/s
LZO 8.3G 2.9G 49MB/s 74.6MB/s

二 、Hadoop压缩的使用

  1.应用在WordCount程序中

   1)在map端对数据进行压缩

    在Driver类中的获取job对象后加入配置信息:

//开启map端的输入压缩
conf.setBoolean("mapreduce.map.output.compress",true); //设置压缩方法
//默认
conf.setClass("mapreduce.map.output.compress.codec",DefaultCodeC.class,CompressionCodec.class);
//Bzip2
conf.setClass("mapreduce.mapt.output.compress.codec",Bzip2Codec.class,CompressionCode.class);
//LZO
conf.setClass("mapreduce.map.output.compress.codec".LZOCodec.class,CompressionCodec.class);

    注意:在map端开启压缩并不能从结果文件中看到结果的改变,只要程序运行成功就代表设置没问题!

   2)在reduce端对数据进行压缩

    在设置reduce输出数据类型之后加入配置信息:

//开启reduce端的输出压缩
FileOutputFormat.setCompressOutput(job,true);
//设置压缩方法
//默认
FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job,DefaultCodec.class);
//Bzip2
FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job,Bzip2Codec.class);
//Gzip
FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job,GzipCodec.class);

    三种选择一种即可,可以看到对应的结果文件看到被压缩的结果文件。

  2.自定义压缩方法

/**
* @author: PrincessHug
* @date: 2019/4/8, 9:49
* @Blog: https://www.cnblogs.com/HelloBigTable/
*/
public class TestCompress {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException {
Compress("G:\\weblog.log","org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec");
} //自定义压缩方法
private static void Compress(String fileName,String method) throws IOException, ClassNotFoundException {
//获取输入流
FileInputStream fis = new FileInputStream(new File(fileName)); //通过反射获取压缩方法并初始化
Class cName = Class.forName(method);
CompressionCodec codec = (CompressionCodec) ReflectionUtils.newInstance(cName, new Configuration()); //定义输出流
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File(fileName + codec.getDefaultExtension())); //创建压缩输出流
CompressionOutputStream cos = codec.createOutputStream(fos); //流的拷贝
IOUtils.copyBytes(fis,cos,2*1024*1024,false); //关闭资源
fis.close();
cos.close();
fos.close();
}
}

  

  

Hadoop的数据压缩的更多相关文章

  1. hive 压缩全解读(hive表存储格式以及外部表直接加载压缩格式数据);HADOOP存储数据压缩方案对比(LZO,gz,ORC)

    数据做压缩和解压缩会增加CPU的开销,但可以最大程度的减少文件所需的磁盘空间和网络I/O的开销,所以最好对那些I/O密集型的作业使用数据压缩,cpu密集型,使用压缩反而会降低性能. 而hive中间结果 ...

  2. hadoop之数据压缩与数据格式

    * 注:本文原创,转载请注明出处,本人保留对未注明出处行为的责任追究. a.数据压缩 优点: 1.节省本地空间 2.节省带宽 缺点: 花时间 1.MR中允许进行数据压缩的地方有三个: 1)input起 ...

  3. 【Hadoop】Hadoop的数据压缩方式

    概述 ​ 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 ...

  4. hadoop2.2编程: 数据压缩

    本文主要讨论hadoop的数据压缩与解压缩代码的书写 Compressing and decompressing streams with CompressionCodec import org.ap ...

  5. HADOOP与HDFS数据压缩格式

    1.cloudera 数据压缩的一般准则 一般准则 是否压缩数据以及使用何种压缩格式对性能具有重要的影响.在数据压缩上,需要考虑的最重要的两个方面是 MapReduce 作业和存储在 HBase 中的 ...

  6. Hadoop(八)Hadoop数据压缩与企业级优化

    一 Hadoop数据压缩 1.1 概述 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Hadood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 ...

  7. Hadoop Hive概念学习系列之hive的数据压缩(七)

    Hive文件存储格式包括以下几类: 1.TEXTFILE 2.SEQUENCEFILE 3.RCFILE 4.ORCFILE 其中TEXTFILE为默认格式,建表时不指定默认为这个格式,导入数据时会直 ...

  8. Hadoop数据压缩技术

    一.Hadoop数据压缩及其优缺点 1.压缩技术的好处与坏处 好处: 减少存储磁盘空间 降低IO(网络的IO和磁盘的IO) 加快数据在磁盘和网络中的传输速度,从而提高系统的处理速度. 坏处: 由于使用 ...

  9. Hadoop优化之数据压缩

    bBHadoop数据压缩 概述 运行hadoop程序时,I/O操作.网络数据传输.shuffle和merge要花大量的时间,尤其是数据规模很大和工作负载密集的情况下,这个时候,使用数据压缩可以提高效率 ...

随机推荐

  1. 0426JavaSE01day02.txt=========正则、Object、包装类详解

    正则表达式 基本正则表达式:正则表达式简介.分组(). "^"和"$" String正则API:matches方法.split方法.replaceAll方法 O ...

  2. nginx配置vue项目部署访问无问题,刷新出现404问题

    现象: 在浏览器中直接访问www.test.com/api1/login会404.但如果你先访问www.test.com后再点“登录" 跳转到www.test.com/api1/login是 ...

  3. H5_0007:使用base64做为背景图片

    page { overflow:hidden; position:fixed; /* background-image:url('http://p0d5ombx1.bkt.clouddn.com/lo ...

  4. 五十六、linux 编程——UDP 编程模型

    56.1 UDP 编程模型 56.1.1 编程模型 UDP 协议称为用户数据报文协议,可靠性比 TCP 低,但执行效率高 56.1.2 API (1)发送数据 函数参数: sockfs:套接字文件描述 ...

  5. redhat7.4切换yum源为免费源

    1.redhat是Linux系统中付费的企业版,虽然安装什么是免费的,但是需要注册. 如果你有注册码,暂请出门左拐(我没有注册码,所以我也不会注册,不用往下看了). Linux系统收费版:RedHat ...

  6. Fatal error encountered during command execution

    MySQL + .net + EF 开发环境,调用一处sql语句报错: Fatal error encountered during command execution[sql] view plain ...

  7. L1-Day8

    1.他就是我昨天见的那个人. [我的翻译]He is a man who I saw him yestorday. [标准答案]He is the man (who(m) /that) I saw y ...

  8. Spring框架-AOP详细学习[转载]

    参考博客:https://blog.csdn.net/qq_22583741/article/details/79589910#4-%E4%BE%9D%E8%B5%96%E6%B3%A8%E5%85% ...

  9. L2-005 集合相似度 (25 分) (STL——set)

    链接:https://pintia.cn/problem-sets/994805046380707840/problems/994805070149828608 题目: 给定两个整数集合,它们的相似度 ...

  10. NB-IoT有三种部署方式及特点【转】

    转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_13ddf053f0102wcbz.html NB-IoT有三种运营模式,一种是独立的在运营商的网络外面重做:第二种是在LTE的保护 ...