在centos系统上部署和利用hdfs的数据压缩技术,有助于节约存储空间并优化数据传输性能。以下列举了一些常用的压缩算法及其特性:
常见压缩算法详解
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GZIP:
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Snappy:
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LZO:
- 优势:压缩与解压速度较快,压缩比率合理,支持split,是Hadoop体系内最受欢迎的压缩格式之一。
- 劣势:压缩比率低于Gzip,Hadoop不原生支持,需手动安装lzop命令。
- 适用场合:适合用于压缩后仍然大于200MB的大文件。
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Bzip2:
- 优势:支持split,压缩比率极高,Hadoop内置支持,Linux系统自带bzip2工具。
- 劣势:压缩与解压耗时较长,不支持native。
- 适用场合:适用于对速度需求较低但对压缩率有较高要求的场景。
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LZ4:
- 优势:侧重于提升速度,适用于既要保证快速传输又要兼顾一定压缩比率的环境。
- 劣势:压缩比率不及Gzip。
- 适用场合:适合实时数据流传输。
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Zstandard(Zstd):
- 优势:压缩速度快,并且提供了多样化的压缩等级选项,灵活性强。
- 劣势:相关信息较少。
- 适用场合:适用于注重速度的场景。
HDFS中的压缩设置
若想在HDFS里启用压缩功能,需要编辑Hadoop配置文件 hdfs-site.xml 并加入相关参数。示例代码如下:
<configuration> <property> <name>io.compression.codecs</name> <value>org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value> </property> <property> <name>io.compression.codec.snappy.class</name> <value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value> </property> </configuration>
当运用Hadoop的mapreduce或者spark等计算框架时,可在作业配置中明确指定所需的压缩算法。例如,在MapReduce作业中可通过以下方法设定使用Snappy算法进行压缩:
conf.set("mapreduce.map.output.compress", "true"); conf.set("mapreduce.map.output.compress.codec", "org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");
恰当配置HDFS的数据压缩方案,能够高效地管控存储资源,增强数据处理效能。
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