20、Hadoop 教程 - Hadoop数据压缩

1. 概述

1.1. 压缩的好处和坏处

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。

1.2. 压缩的原则

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

2.1. 压缩算法对比介绍

2.2. 压缩性能的比较

关于snappy的压缩，可以参考此网址：snappy | A fast compressor/decompressor

Snappy是一个压缩/解压库。 它的目标不是最大压缩，或与任何其他压缩库兼容; 相反，它的目标是非常高的速度和合理的压缩。 例如，与zlib的最快模式相比，Snappy在大多数输入中都快了一个数量级，但是压缩后的文件却大了20%到100%。 在64位模式的单核core i7处理器上，Snappy压缩速度约为250 MB/秒，解压速度约为500 MB/秒。

3. 压缩方式选择

压缩方式选择时重点考虑：压缩/解压缩速度、压缩率（压缩后存储大小）、压缩后是否可以支持切片。

3.1. Gzip压缩

优点：压缩率比较高；

缺点：不支持Split；压缩/解压速度一般；

3.2. Bzip2压缩

优点：压缩率高；支持Split；

缺点：压缩/解压速度慢。

3.3. Lzo压缩

优点：压缩/解压速度比较快；支持Split；

缺点：压缩率一般；想支持切片需要额外创建索引。

3.4. Snappy压缩

优点：压缩和解压缩速度快；

缺点：不支持Split；压缩率一般；

3.5. 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

2）要在Hadoop中启用压缩，可以配置如下参数

5. 压缩实操案例

5.1. Map输出端采用压缩

即使MapReduce的输入输出文件都是未压缩的文件，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，具体代码设置如下。

1）Hadoop源码支持的压缩格式有：BZip2Codec、DefaultCodec

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec;	
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodec;
import org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class WordCountDriver {
	public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
		Configuration conf = new Configuration();
		// 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);
		Job job = Job.getInstance(conf);
		job.setJarByClass(WordCountDriver.class);
		job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
		job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
		job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
		job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
		job.setOutputKeyClass(Text.class);
		job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
		FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
		boolean result = job.waitForCompletion(true);
		System.exit(result ? 0 : 1);
	}
}

2）Mapper保持不变

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
	Text k = new Text();
	IntWritable v = new IntWritable(1);
	@Override
	protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)throws IOException, InterruptedException {
		// 1 获取一行
		String line = value.toString();
		// 2 切割
		String[] words = line.split(" ");
		// 3 循环写出
		for(String word:words){
			k.set(word);
			context.write(k, v);
		}
	}
}

3）Reducer保持不变

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{
	IntWritable v = new IntWritable();
	@Override
	protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
			Context context) throws IOException, InterruptedException {
		int sum = 0;
		// 1 汇总
		for(IntWritable value:values){
			sum += value.get();
		}
         v.set(sum);
         // 2 输出
		context.write(key, v);
	}
}

5.2. Reduce输出端采用压缩

基于WordCount案例处理

1）修改驱动

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec;
import org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec;
import org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;
import org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec;
import org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class WordCountDriver {
	public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
		Configuration conf = new Configuration();
		Job job = Job.getInstance(conf);
		job.setJarByClass(WordCountDriver.class);
		job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
		job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
		job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
		job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
		job.setOutputKeyClass(Text.class);
		job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
		FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
		// 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); 
		boolean result = job.waitForCompletion(true);
		System.exit(result?0:1);
	}
}

2）Mapper和Reducer保持不变

具体可以参考5.1中案例所示