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数据压缩概述

Hadoop数据压缩是一种通过特定的算法来减小计算机文件大小的机制。这种机制在Hadoop中尤其重要，因为它可以有效减少底层存储系统（如HDFS）的读写字节数，从而提高网络带宽和磁盘空间的效率。在运行MapReduce程序时，尤其是在数据规模很大和工作负载密集的情况下，IO操作、网络数据传输、Shuffle和Merge等过程会花费大量的时间，因此数据压缩显得尤为重要。

在Hadoop中，压缩可以在MapReduce的任意阶段启用。对于运算密集型的job，建议少用压缩以减少CPU开销；而对于IO密集型的job，则建议多用压缩以节省磁盘I/O和网络带宽资源。

压缩文件有好处也有坏处
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。

MR支持的压缩编码格式和各自优缺点

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；

压缩实操案例

以最简单的wordCount案例为例，(案例链接)

1.Map输出端采用压缩

即使MapReduce的输入输出文件都是未压缩的文件，你仍然可以对Map任务的中间结果输出做压缩，因为它要写在硬盘并且通过网络传输到Reduce节点，对其压缩可以提高很多性能，这些工作只要设置两个属性即可：

        // 开启map端输出压缩
		conf.setBoolean("mapreduce.map.output.compress", true);

		// 设置map端输出压缩方式
		conf.setClass("mapreduce.map.output.compress.codec", BZip2Codec.class,CompressionCodec.class);

其余的代码都不用动，只需增加这两行即可：

运行后的输出文件：

我们可以发现运行结果跟之前的案例没有任何区别，并没有产生压缩文件。这是因为虽然map进行了压缩，但是map输出到reduce之前就已经进行解压缩了。 最终的输出文件是由reduce来控制的，reduce并没有开启压缩，所以输出文件就是一个普通的文本。

2.Reduce输出端采用压缩

依然是设置两个属性即可：

        // 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); 

依然是其余的代码都不用动，只需增加这两行即可：

然后运行，发现输出的文件发生了变化，变为了压缩包：

压缩包内的文本内容还是原来的内容：