简洁而不简单
Hadoop数据压缩
数据压缩优点和缺点
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 Hadoop下,尤其是数据规模很大和工作负载密集的情况下,使用数据压缩显得非常重要。在这种情况下,IO操作和网络数据传输要花大量的时间。还有, Shuffle与 Merge过程同样也面临着巨大的IO压力鳘于磁盘IO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IO和网络传输非常有帮助。
不过,尽管压缩与解压操作的CPU开销不髙,其性能的提升和资源的节省并非没有代价。如果磁盘IO和网络带宽影响了 MapReduce作业性能,在任意 MapReduce阶段启用压缩都可以改善端到端处理时间并減少IO和网络流量。
压缩策略和原则
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:釆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:
(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 | 否,需要安装 | 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,如下表所示。
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 |
压缩方式选择
Gzip压缩
Bzip2压缩
Lzo压缩
Snappy压缩
压缩位置选择
压缩参数配置
参数 | 默认值 | 阶段 | 建议 |
---|---|---|---|
io.compression.codecs (在core-site.xml中配置) | org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec, org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec, org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec | 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 | 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 |
压缩案例
public class TestCompress {
public static void main(String[] args) throws Exception {
compress("e:/hello.txt","org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec");
// decompress("e:/hello.txt.bz2");
}
// 1、压缩
private static void compress(String filename, String method) throws Exception {
// (1)获取输入流
FileInputStream fis = new FileInputStream(new File(filename));
Class codecClass = Class.forName(method);
CompressionCodec codec = (CompressionCodec) ReflectionUtils.newInstance(codecClass, new Configuration());
// (2)获取输出流
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File(filename +codec.getDefaultExtension()));
CompressionOutputStream cos = codec.createOutputStream(fos);
// (3)流的对拷
IOUtils.copyBytes(fis, cos, 1024*1024*5, false);
// (4)关闭资源
fis.close();
cos.close();
fos.close();
}
// 2、解压缩
private static void decompress(String filename) throws FileNotFoundException, 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
CompressionInputStream cis = codec.createInputStream(new FileInputStream(new File(filename)));
// (2)获取输出流
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File(filename + ".decoded"));
// (3)流的对拷
IOUtils.copyBytes(cis, fos, 1024*1024*5, false);
// (4)关闭资源
cis.close();
fos.close();
}
}
Map输出端采用压缩
public class WordCountDriver {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
Configuration configuration = new Configuration();
// 开启map端输出压缩
configuration.setBoolean("mapreduce.map.output.compress", true);
// 设置map端输出压缩方式
configuration.setClass("mapreduce.map.output.compress.codec", BZip2Codec.class, CompressionCodec.class);
Job job = Job.getInstance(configuration);
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 ? 1 : 0);
}
}
Mapper和Reducer代码不变
Reduce输出端采用压缩
public class WordCountDriver {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
Configuration configuration = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(configuration);
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?1:0);
}
}
相关资料
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来源:oschina
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