在centos系統上部署和利用hdfs的數據壓縮技術，有助于節約存儲空間并優化數據傳輸性能。以下列舉了一些常用的壓縮算法及其特性：

常見壓縮算法詳解

• GZIP：

  • 優勢：具備較高的壓縮比例，壓縮與解壓的速度適中，hadoop內置支持，多數Linux系統預裝了gzip工具，操作便捷。
  • 劣勢：不具備split功能。
  • 適用場合：適合處理單個文件壓縮后大小不超過130MB的文件，比如日志文件。

• Snappy：

  • 優勢：擁有快速的壓縮與解壓速率以及適度的壓縮比率，兼容Hadoop native庫。
  • 劣勢：無split支持，壓縮效果遜于Gzip，Hadoop未直接支持，需額外安裝于Linux環境。
  • 適用場合：特別適用于mapreduce任務中的Map階段輸出數據量較大的情況，可作為中間數據的壓縮格式。

• LZO：

  • 優勢：壓縮與解壓速度較快，壓縮比率合理，支持split，是Hadoop體系內最受歡迎的壓縮格式之一。
  • 劣勢：壓縮比率低于Gzip，Hadoop不原生支持，需手動安裝lzop命令。
  • 適用場合：適合用于壓縮后仍然大于200MB的大文件。

• Bzip2：

  • 優勢：支持split，壓縮比率極高，Hadoop內置支持，Linux系統自帶bzip2工具。
  • 劣勢：壓縮與解壓耗時較長，不支持native。
  • 適用場合：適用于對速度需求較低但對壓縮率有較高要求的場景。

• LZ4：

  • 優勢：側重于提升速度，適用于既要保證快速傳輸又要兼顧一定壓縮比率的環境。
  • 劣勢：壓縮比率不及Gzip。
  • 適用場合：適合實時數據流傳輸。

• Zstandard（Zstd）：

  • 優勢：壓縮速度快，并且提供了多樣化的壓縮等級選項，靈活性強。
  • 劣勢：相關信息較少。
  • 適用場合：適用于注重速度的場景。

hdfs中的壓縮設置

若想在HDFS里啟用壓縮功能，需要編輯Hadoop配置文件 hdfs-site.xml 并加入相關參數。示例代碼如下：

<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>

當運用Hadoop的mapreduce或者spark等計算框架時，可在作業配置中明確指定所需的壓縮算法。例如，在MapReduce作業中可通過以下方法設定使用Snappy算法進行壓縮：

conf.set("mapreduce.map.output.compress", "true"); conf.set("mapreduce.map.output.compress.codec", "org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");

恰當配置HDFS的數據壓縮方案，能夠高效地管控存儲資源，增強數據處理效能。