Hadoop支持的压缩编码

Hadoop支持的压缩编码

Hadoop支持多种压缩编码，每种编码都有其独特的优缺点和适用场景。以下是Hadoop常用的一些压缩编码及其简要描述：

GZIP

• 优点：压缩率比较高（大于30%），且压缩/解压速度也相对较快。Hadoop本身支持GZIP，因此处理GZIP格式的文件与直接处理文本类似。大部分Linux系统都自带gzip命令，使用方便。
• 缺点：不支持split。
• 应用场景：当每个文件压缩后在130M以内（即一个块大小内）时，可以考虑使用GZIP压缩格式。例如，可以将一天或一个小时的日志压缩成一个GZIP文件，然后运行MapReduce程序时通过多个GZIP文件达到并发。

BZIP2

• 优点：压缩比高，支持split，支持多文件。Hadoop内置支持BZIP2。
• 缺点：压缩/解压速度相对较慢。
• 应用场景：适用于对处理速度要求不高的场景，如Map输出结果。

LZO

• 优点：压缩/解压速度比较快，合理的压缩率（< 50%），支持split（但需要建立索引，且文件修改后需要重新建索引）。Hadoop本身不支持LZO，但可以通过安装相应的库来使用。在Linux系统下可以安装lzop命令，使用方便。
• 缺点：压缩率比GZIP要低一些。Hadoop本身不支持，需要安装；在应用中对LZO格式的文件需要做一些特殊处理。
• 应用场景：适用于经常访问的热数据，尤其是当文件大小较大时，LZO的优点更为明显。

LZ4

• 优点：压缩比一般，不支持split，但压缩/解压速度快，支持Hadoop Native库。Hadoop本身不支持LZ4，需要安装。
• 缺点：不支持split。
• 应用场景：适用于Map中间结果的压缩。

Snappy

• 优点：高速压缩速度和合理的压缩率，支持Hadoop Native库。
• 缺点：不支持split；压缩率比GZIP要低；Hadoop本身不支持，需要安装；Linux系统下没有对应的命令。
• 应用场景：当MapReduce作业的map输出的数据比较大时，可以作为map到reduce的中间数据的压缩格式；或者作为一个MapReduce作业的输出和另外一个MapReduce作业的输入。

Zstd

• 优点：压缩比高，与GZIP相当；不支持split，但压缩/解压速度快，支持Hadoop Native库。Hadoop本身不支持Zstd，需要安装。
• 缺点：不支持split。
• 应用场景：适用于Map中间结果的压缩。

在选择Hadoop的压缩编码时，需要根据具体的应用场景和需求进行权衡。例如，对于运算密集型的作业，可能不需要过多使用压缩；而对于IO密集型的作业，则可能需要更多地使用压缩来优化性能。