（123）压缩概述

压缩也是MR中比较重要的一环，其可以应用于Map阶段，比如说Map端输出的文件，也可以应用于Reduce阶段，如最终落地的文件。

压缩的好处，是减少磁盘的IO以及存储空间。缺点也很明显，就是极大增加了CPU的开销（频繁计算带来的频繁压缩与解压缩）。

压缩的基本原则：

• 对运算密集型job，少用压缩；（计算时需要解压缩，计算完需要压缩，受不了）
• 对IO密集型Job，多用压缩。

MR支持很多种压缩算法，常用的有以下几个：

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

支持切片的话，使用上会更方便很多。

压缩性能的比较如下：

压缩算法原始文件大小压缩文件大小压缩速度解压速度gzip8.3GB1.8GB17.5MB/s58MB/sbzip28.3GB1.1GB2.4MB/s9.5MB/sLZO8.3GB2.9GB49.3MB/s74.6MB/s

据说最好的还是Google开发的snappy，其官网介绍它的压缩速度是250MB/s，解压缩速度是500MB/s。

那在生产环境下，该如何选择合适的压缩方式呢？

一般是重点考虑以下几点：

• 压缩/解压缩速度；
• 压缩率，即压缩后的文件大小；
• 压缩后是否还支持切片。

结合这几点，我们再回头看这几种压缩算法。

Gzip压缩：压缩率比较高，但是压缩/解压缩速度一般，且不支持切片；

Bzip2压缩，压缩率非常高，且支持切片，但是压缩/解压缩速度极慢；

Lzo压缩，压缩/解压缩速度非常快，且支持切片，但是压缩率一般；不过Lzo需要额外创建索引之后，才能支持切片。

Snappy压缩，压缩和解压缩速度极快，但不支持切片，压缩率一般。

压缩可以在MapReduce的任意阶段启用，一共三个阶段，即Map的输入端、Map到Reduce部分、Reduce的输出端。

在Map阶段启用

在Map的输入端启用压缩时：

不需要显式指定使用的编解码方式，Hadoop会自动通过文件扩展名，来选择合适的编解码方式。

同时，需要注意，如果数据量小于块大小的话，则可以考虑压缩、解压缩速度比较快的算法，如LZO、snappy；如果数据量大于块大小的话，则可以重点考虑支持切片的算法，如Bzip2和LZO。

在Mapper的输出端启用压缩时：

这里启用压缩，主要是为了减少MapTask和ReduceTask之间的网络IO，所以可以选择重点考虑压缩和解压缩快的LZO、snappy等。

在Reduce阶段启用

在Reducer的输出端启用压缩时：

如果输出的数据是需要永久保存，那么可以采用压缩率比较高的算法，以减少存储的空间；

如果是作为下一个MapReduce的输入，那么可以考虑数据量和是否支持切片。

（124）压缩案例实操

讲怎么写压缩代码的，此处只做了解，所以基本是直接复制教程文档。

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DEFLATEorg.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodecgziporg.apache.hadoop.io.compress.GzipCodecbzip2org.apache.hadoop.io.compress.BZip2CodecLZOcom.hadoop.compression.lzo.LzopCodecSnappyorg.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec

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）falsemapper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.DefaultCodecmapper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）falsereducer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.DefaultCodecreducer输出使用标准工具或者编解码器，如gzip和bzip2

抄一下案例。

如何在Map输出端启用压缩

假如想Mapper输出端启用压缩，只需要调整驱动类即可，Mapper和Reducer类不需要做特殊处理，跟正常一样就可以。

package com.atguigu.mapreduce.compress;
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);}
}

如何在Reduce端启用压缩

假如想Reducer输出端启用压缩：

package com.atguigu.mapreduce.compress;
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);}
}

参考文献

1. 【尚硅谷大数据Hadoop教程，hadoop3.x搭建到集群调优，百万播放】