Hadoop详解(07) - Hdfs数据压缩
**Hadoop详解(07) - Hdfs数据压缩
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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。在运行MR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，因此，使用数据压缩显得非常重要。
鉴于磁盘I/O和网络带宽是Hadoop的宝贵资源，数据压缩对于节省资源、最小化磁盘I/O和网络传输非常有帮助。可以在任意MapReduce阶段启用压缩。不过，尽管压缩与解压操作的CPU开销不高，其性能的提升和资源的节省并非没有代价。
**压缩策略和原则
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压缩是提高Hadoop运行效率的一种优化策略。
通过对Mapper、Reducer运行过程的数据进行压缩，以减少磁盘IO，提高MR程序运行速度。
注意：采用压缩技术减少了磁盘IO，但同时增加了CPU运算负担。所以，压缩特性运用得当能提高性能，但运用不当也可能降低性能。
**压缩基本原则：
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（1）运算密集型的job，少用压缩
（2）IO密集型的job，多用压缩
MR支持的压缩编码
压缩格式 hadoop自带？ 算法 文件扩展名 是否可切分 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
为了支持多种压缩/解压缩算法，Hadoop引入了编码/解码器，如下所示。
压缩格式 对应的编码/解码器
DEFLATE org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec
gzip org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec
bzip2 org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec
LZO com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec
Snappy org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
压缩性能的比较
压缩算法 原始文件大小 压缩文件大小 压缩速度 解压速度
gzip 8.3GB 1.8GB 17.5MB/s 58MB/s
bzip2 8.3GB 1.1GB 2.4MB/s 9.5MB/s
LZO 8.3GB 2.9GB 49.3MB/s 74.6MB/s
http://google.github.io/snappy/
Snappy is a compression/decompression library. It does not aim for maximum compression, or compatibility with any other compression library; instead, it aims for very high speeds and reasonable compression. For instance, compared to the fastest mode of zlib, Snappy is an order of magnitude faster for most inputs, but the resulting compressed files are anywhere from 20% to 100% bigger.On a single core of a Core i7 processor in 64-bit mode, Snappy compresses at about 250 MB/sec or more and decompresses at about 500 MB/sec or more.
Snappy是一个压缩/解压缩库。它不以最大压缩或与任何其他压缩库兼容为目标；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对于大多数输入来说要快一个数量级，但是产生的压缩文件要大20%到100%。在64位模式的core i7处理器的单核上，Snappy以大约250 MB/秒或更高的速度压缩，并以大约500 MB/秒或更高的速度解压缩。
压缩方式选择
- Gzip压缩
优点：压缩率比较高，而且压缩/解压速度也比较快；Hadoop本身支持，在应用中处理Gzip格式的文件就和直接处理文本一样；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：当每个文件压缩之后在130M以内的（1个块大小内），都可以考虑用Gzip压缩格式。例如说一天或者一个小时的日志压缩成一个Gzip文件。
- Bzip2压缩
优点：支持Split；具有很高的压缩率，比Gzip压缩率都高；Hadoop本身自带，使用方便。
缺点：压缩/解压速度慢。
应用场景：适合对速度要求不高，但需要较高的压缩率的时候；或者输出之后的数据比较大，处理之后的数据需要压缩存档减少磁盘空间并且以后数据用得比较少的情况；或者对单个很大的文本文件想压缩减少存储空间，同时又需要支持Split，而且兼容之前的应用程序的情况。
- Lzo压缩
优点：压缩/解压速度也比较快，合理的压缩率；支持Split，是Hadoop中最流行的压缩格式；可以在Linux系统下安装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（为了支持Split需要建索引，还需要指定InputFormat为Lzo格式）。
应用场景：一个很大的文本文件，压缩之后还大于200M以上的可以考虑，而且单个文件越大，Lzo优点越越明显。
- Snappy压缩
优点：高速压缩速度和合理的压缩率。
缺点：不支持Split；压缩率比Gzip要低；Hadoop本身不支持，需要安装。
应用场景：当MapReduce作业的Map输出的数据比较大的时候，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。
压缩位置选择
压缩参数配置
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） false mapper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.DefaultCodec mapper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） false reducer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.DefaultCodec reducer输出 使用标准工具或者编解码器，如gzip和bzip2
mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type（在mapred-site.xml中配置） RECORD reducer输出 SequenceFile输出使用的压缩类型：NONE和BLOCK
压缩实操案例
CompressionCodec有两个方法可以用于轻松地压缩或解压缩数据。
要想对正在被写入一个输出流的数据进行压缩，我们可以使用createOutputStream(OutputStreamout)方法创建一个CompressionOutputStream，将其以压缩格式写入底层的流。
相反，要想对从输入流读取而来的数据进行解压缩，则调用createInputStream(InputStreamin)函数，从而获得一个CompressionInputStream，从而从底层的流读取未压缩的数据。
测试一下如下压缩方式：
DEFLATE org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec
gzip org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec
bzip2 org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec
创建包名 com.zhangjk.mapreduce.compress
package com.zhangjk.mapreduce.compress;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodec;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodecFactory;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionInputStream;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
public
class TestCompress {
public
static
void main(String[] args)
throws IOException {
compress("D:\\aaa\\helloinput\\hello_1.txt",
"org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec");
// decompress("D:\\aaa\\helloinput\\hello_1.txt.bz2");
}
//压缩
private
static
void compress(String filename, String method)
throws IOException {
//1 获取输入流
FileInputStream fis =
new FileInputStream(new File(filename));
//2 获取输出流
//获取压缩编解码器codec
CompressionCodecFactory factory =
new CompressionCodecFactory(new Configuration());
CompressionCodec codec = factory.getCodecByName(method);
//获取普通输出流,文件后面需要加上压缩后缀
FileOutputStream fos =
new FileOutputStream(new File(filename + codec.getDefaultExtension()));
//获取压缩输出流,用压缩解码器对fos进行压缩
CompressionOutputStream cos = codec.createOutputStream(fos);
//3 流的对拷
IOUtils.copyBytes(fis,cos,new Configuration());
//4 关闭资源
IOUtils.closeStream(cos);
IOUtils.closeStream(fos);
IOUtils.closeStream(fis);
}
//解压缩
private
static
void decompress(String filename)
throws IOException {
//0 校验是否能解压缩
CompressionCodecFactory factory =
new CompressionCodecFactory(new Configuration());
CompressionCodec codec = factory.getCodec(new Path(filename));
if
(codec ==
null)
{
System.out.println("cannot find codec for file "
+ filename);
return;
}
//1 获取输入流
FileInputStream fis =
new FileInputStream(new File(filename));
CompressionInputStream cis = codec.createInputStream(fis);
//2 获取输出流
FileOutputStream fos =
new FileOutputStream(new File(filename +
".decodec"));
//3 流的对拷
IOUtils.copyBytes(cis,fos,new Configuration());
//4 关闭资源
IOUtils.closeStream(fos);
IOUtils.closeStream(cis);
IOUtils.closeStream(fis);
}
}
即使MapReduce的输入输出文件都是未压缩的文件，你仍然可以对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，代码中设置方式如下：
编写WordCountDriver
package com.zhangjk.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 {
args =
new String[]
{"D:\\aaa\\hello.txt",
"D:\\aaa\\hellooutput"};
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);
}
}
Mapper代码保持不变
package com.zhangjk.mapreduce.compress;
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);
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);
}
}
}
Reducer保持不变
package com.zhangjk.mapreduce.compress;
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();
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);
}
}
基于上一节的Map输出端采用压缩案例 处理
修改驱动
package com.zhangjk.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 {
args =
new String[]
{"D:\\aaa\\hello.txt",
"D:\\aaa\\hellooutput"};
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]));
// 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);
boolean result = job.waitForCompletion(true);
System.exit(result ?
0
:
1);
}
}
Mapper和Reducer不做任何修改
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