前言

部分内容摘自尚硅谷、黑马等等培训资料

1. 概述

可以对map的输出进行压缩（map 输出到 reduce 输入的过程，可以压缩 shuffle 过程中网络传输的数据量）
可以对reduce的输出结果进行压缩（最终保存到 hdfs 上的数据，主要是减少占用 HDFS 存储）

压缩的好处和坏处
- 压缩的优点：以减少磁盘 IO、减少磁盘存储空间；
- 压缩的缺点：增加 CPU 开销；
压缩原则
- 运算密集型的 Job，少用压缩；
- IO 密集型的 Job，多用压缩；

2. Hadoop支持的压缩算法

使用hadoop checknative来查看 hadoop 支持的各种压缩算法，如果出现 openssl 为 false，那么就在线安装一下依赖包。

压缩算法对比介绍：

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
LZ4	是，直接使用	LZ4	.lz4	否	-
Snappy	是，直接使用	Snappy	.snappy	否	和文本处理一样，不需要修改

各种压缩算法对应使用的java类：

压缩格式	对应使用的java类
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
LZ4	org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec
Snappy	org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec

3. 压缩方式选择

压缩方式选择时重点考虑：压缩/解压缩速度、压缩率（压缩后存储大小）、压缩后是否可以支持切片。

Gzip压缩
- 优点：压缩率比较高；
- 缺点：不支持Split；压缩/解压速度一般；
Bzip2压缩
- 优点：压缩率高；支持Split；
- 缺点：压缩/解压速度慢。
Lzo压缩
- 优点：压缩/解压速度比较快；支持Split；
- 缺点：压缩率一般；想支持切片需要额外创建索引。
Snappy压缩
- 优点：压缩和解压缩速度快；
- 缺点：不支持Split；压缩率一般；

4. 压缩位置选择

5. 压缩的设置方式

5.1 方式一：代码中设置

5.1.1 设置map输出数据压缩

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Configuration configuration = new Configuration();
configuration.set("mapreduce.map.output.compress","true");
configuration.set("mapreduce.map.output.compress.codec","org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");

5.1.2 设置reduce输出数据压缩

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configuration.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress","true");
configuration.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type","RECORD");
configuration.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec","org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");

5.2 方式二：配置文件全局设置

可以修改mapred-site.xml配置文件，然后重启集群，以便对所有的 mapreduce 任务进行压缩。

5.2.1 设置map输出数据压缩

<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>

5.2.2 设置reduce输出数据压缩

<property>
	<name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress</name>
	<value>true</value>
</property>
<property>
	<name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type</name>
	<value>RECORD</value>
</property>
<property>
	<name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec</name>
	<value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
</property>