Hadoop数据压缩

Hadoop 数据压缩是一种用于减少存储空间和网络传输成本的技术，通常应用于大数据处理场景。随着数据量的不断增长，对存储和网络带宽的需求也在增加，因此采用数据压缩技术可以有效地减少数据的存储和传输成本，提高数据处理的效率和性能。

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1.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。

2.压缩原则

（1）运算密集型的Job，少用压缩
（2）IO密集型的Job，多用压缩

3.MapReduce支持的压缩编码

4.压缩方式选择

在选择压缩方式时，需要考虑多种因素，包括数据类型、压缩速度、压缩比、处理效率等。以下是一些常见的压缩算法及其适用场景：

1. Gzip：

   • 压缩比较高，适用于通用数据压缩。
   • 适用于需要高压缩比的场景，但可能会牺牲一定的压缩速度和处理效率。

2. Bzip2：

   • 压缩比非常高，但压缩速度较慢。
   • 适用于需要极高压缩比的场景，可以牺牲一些压缩速度以换取更高的压缩率。

3. Lz0：

   • 压缩速度快，但压缩比略低于 Gzip 和 Bzip2。
   • 适用于需要快速压缩和解压的场景，如实时数据处理等。

4. Snappy：

   • 压缩速度非常快，但压缩比较低。
   • 适用于对压缩速度要求较高、而对压缩比要求不是特别严格的场景。

在 Hadoop 中，可以根据实际需求选择合适的压缩方式。例如，对于需要高压缩比的场景，可以选择 Gzip 或 Bzip2；对于需要快速处理的场景，可以选择 Lz0 或 Snappy。同时，也可以根据具体的数据类型和处理流程进行实际测试，以找到最适合的压缩方式。

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5.压缩位置选择