为什们要用压缩？

在大数据时代，每个互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用 G 或 T 来衡量。所以如何高效的处理分析大数据的问题摆在了面前。那么我们应用数据压缩的目的有两个：
- 1.减少了存储文件所占空间
- 2.为数据传输提速

压缩格式

Hadoop 对于压缩格式的是自动识别。如果我们压缩的文件有相应压缩格式的扩展名（比如 lzo，gz，bzip2 等）。Hadoop 会根据压缩格式的扩展名自动选择相对应的解码器来解压数据，此过程完全是 Hadoop 自动处理，我们只需要确保输入的压缩文件有扩展名。

Hadoop 对每个压缩格式的支持, 详细见下表：

压缩格式	工具	算法	文件扩展名	多文件	是否可切分	HadoopCompressionCodec
DEFLATE	无	DEFLATE	.deflate	否	否	org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec
Gzip	gzip	DEFLATE	.gz	否	否	org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec
bzip2	bzip2	bzip2	.bz2	否	是	org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec
LZO	lzop	LZO	.lzo	否	是（需要索引）	com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec
Snappy	N/A	Snappy	.Snappy	否	否	org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
LZ4	N/A	LZ4	.lz4	否	否	org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec

性能对比

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-bset	8.3GB	2GB	4MB/s	60.6MB/s
LZO	8.3GB	2.9GB	49.3MB/s	74.6MB/s

综合以上两个表我们可以得出以下结论：

• Bzip2 压缩效果明显是最好的，但是 bzip2 压缩速度慢，可分割。
• Gzip 压缩效果不如 Bzip2，但是压缩解压速度快，不支持分割。
• LZO 压缩效果不如 Bzip2 和 Gzip，但是压缩解压速度最快！并且支持分割

为什么需要支持分片？

举个例子：在HDFS上有一个1G的文件。按照HDFS块(block)的设置大小进行文件划分(默认64M)。 那么就会被划分为16个数据块。

• 支持分片：运行这个Mapreduce作业，就会对应16个Map,每map处理64M文件。
• 不支持分片：运行这个Mapreduce作业，只能对应1个Map，一个map处理1G文件，并且牺牲了数据本地行，除了本地的数据块，需要凑齐分布在其他机器上的数据块，才能开始解析压缩。

应用场景

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；
• 有hadoop native库；
• 大部分linux系统都自带gzip命令，使用方便。

缺点

• 不支持split

场景

• 适用于每个文件小于128M（hdfs文件块大小）
• 由于linux支持，与hive，streaming，共享文件场景使用起来简单方便

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；

缺点

• 需要linux安装
• 为支持split需要创建索引

场景

• 适用于单个文件超大的压缩场景

snappy压缩

优点

• 压缩/解压速度也比较快，合理的压缩率

缺点

• 需要linux安装

- 不支持split

场景

• mapreduce中间文件的压缩，以及作为结果文件再次进入mapreduce的文件

bzip2压缩

优点

• 极高压缩率
• 支持split
• linux自带

缺点

• 解压缩，速度太慢，
• 浪费计算性能

场景

• 对压缩速度要求不高，对压缩比要求高
• 输出文件较大，又需要split的支持

如何使用？

1.配置支持压缩格式

对于需要安装的压缩（如snappy，lzo）需要在$HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml文件中加入snappy配置：

<property>
    <name>io.compression.codecs</name>
    <value>
      org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,
      org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,
      org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,
      org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
    </value>
</property>

2.MapReduce 可以在三个阶段中使用压缩。

1. 输入压缩文件。

如果输入的文件是压缩过的，那么在被 MapReduce 读取时，它们会被自动解压。

2.MapReduce 作业中，对 Map 输出的中间结果集压缩。实现方式如下：

1）可以在 core-site.xml 文件中配置，代码如下

<property> 
    <name>mapred.compress.map.output</name> 
    <value>true</value> 
</property> 

<property> 
    <name>mapred.map.output.compression.codec</name> 
    <value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value> 
</property>

2）使用 Java 代码指定

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

最后一行代码指定 Map 输出结果的编码器。

3.MapReduce 作业中，对 Reduce 输出的最终结果集压。实现方式如下：

1）可以在 core-site.xml 文件中配置，代码如下

<property> 
    <name>mapreduce.map.output.compress</name> 
    <value>true</value> 
</property> 

<property> 
    <name>mapreduce.map.output.compress.codec</name> 
    <value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value> 
</property>

2）使用 Java 代码指定

conf.set("mapred.output.compress","true");
conf.set("mapred.output.compression",
                     "org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");

引用：https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-compression-analysis/
https://www.jianshu.com/p/b50bc3f8819c