# Hadoop的压缩格式
Hadoop是一个广泛使用的开源框架，旨在处理大规模数据集。为了提高存储效率和数据传输速度，Hadoop支持多种压缩格式，这些格式可以有效减小数据文件的体积。我们的目标是探讨常见的Hadoop压缩格式，并提供一些示例代码以帮助理解。
## 常见的压缩格式
Hadoop支持多种压缩格式，其中最常见的包括：
1. **Gzip**：使用广泛的压缩算法，适合文本文件。
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，bz
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2023-10-03 11:48:21
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压缩种类压缩格式工具算法扩展名多文件可分割性DEFLATE无DEFLATE.deflate不不GZIPgzipDEFLATE.gzp不不ZIPzipDEFLATE.zip是是，在文件范围内BZIP2bzip2BZIP2.bz2不是LZOlzopLZO.lzo不是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
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2023-09-20 07:17:42
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目前在Hadoop中用得比较多的有lzo，gzip，snappy，bzip2这4种压缩格式，笔者根据实践经验介绍一下这4种压缩格式的优缺点和应用场景，以便大家在实践中根据实际情况选择不同的压缩格式。1 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gz
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2023-07-12 14:08:22
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# Hadoop支持的压缩格式
Hadoop作为一个广泛使用的大数据处理框架，支持多种数据存储和传输格式，其中压缩格式在减小存储成本、提高数据传输效率、加速Hadoop作业的处理中起到了重要作用。本文将介绍Hadoop所支持的几种压缩格式，并提供相应的代码示例。
## 1. 常见的压缩格式
Hadoop支持多种压缩格式，主要包括但不限于以下几种：
- **Gzip**: 一种广泛使用的文件
目前在hadoop中用得比较多的有lzo，gzip，snappy，bzip2这4种压缩格式，笔者根据实践经验介绍一下这4种压缩格式的优缺点和应用场景，以便大家在实践中根据实际情况选择不同的压缩格式。1 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gzi
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2023-09-06 11:01:31
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目录1. 概述2. Hadoop支持的压缩算法3. 压缩方式选择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5.1.2 设置reduce输出数据压缩5.2 方式二：配置文件全局设置5.2.1 设置map输出数据压缩5.2.2 设置reduce输出数据压缩 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
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2023-10-25 12:31:14
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最近写程序的时候要用到多文件输出。但是在网上找了很多资料，要么是老版本的方法，要么就是新版本的方法。网上很多说0.20.203.0版本的Hadoop中有MultipleOutputs类——确实有，只不过是老版的。坑啊。而他们用的MultipleOutputs是在org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output里面的，
# Hadoop 支持分割的压缩格式概述
Hadoop 是一个强大的分布式计算框架，它允许用户以高效的方式存储和处理大量数据。当处理大规模数据时，存储成本和 I/O 性能常常成为瓶颈。这时候，压缩格式通过减少数据大小来发挥重要作用，而分割压缩格式则进一步增强了这一能力。
## 什么是分割的压缩格式？
分割的压缩格式是指将文件分割为多个部分（片段），并对每个部分分别进行压缩的格式。这使得 Ha
原创
2024-10-11 10:18:02
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概述压缩技术能有效减少底层存储系统（HDFS）的读写字数。压缩提高了网络带宽和磁盘空间的效率。在运行MR程序时，I/O操作、网络数据传输、Shuffle、Merge要花费大量时间，尤其是=在数据规模很大和工作负载很密集的时候，数据压缩显得非常重要；鉴于磁盘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I/O和网络传输非常有帮助，可以在任意MapReduce阶段启用压缩。不
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2023-09-06 11:01:45
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1、cloudera 数据压缩的一般准则
一般准则是否压缩数据以及使用何种压缩格式对性能具有重要的影响。在数据压缩上，需要考虑的最重要的两个方面是 MapReduce 作业和存储在 HBase 中的数据。在大多数情况下，每个的原则都类似。您需要平衡压缩和解压缩数据所需的能力、读写数据所需的磁盘 IO，以及在网络中发送数据所需的网络带宽。正确平衡这些因素有赖于集群和数据的特征，以及您的使用模式。如果
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2023-07-31 22:41:19
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文章目录1.大数据常见的压缩格式2.压缩使用场景2.1如何判定是否使用压缩？2.2压缩在ETL作业生命周期在使用场景3.文件压缩配置实现3.1 确保hadoop支持压缩3.2修改hadoop配置文件4.hive文件压缩配置实现4.1 原测试数据大小4.2文件不压缩4.2文件采用bzip2压缩4.3文件采用压缩gzip压缩 1.大数据常见的压缩格式压缩分为有损和无损两大类，生产中的压缩技术一定是无
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2023-07-12 15:29:38
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文件压缩主要有两个好处，一是减少了存储文件所占空间，另一个就是为数据传输提速。在hadoop大数据的背景下，这两点尤为重要，那么我现在就先来了解一下hadoop的文件压缩。Hadoop里支持很多种压缩格式，看下表：DEFLATE是同时使用了LZ77算法与哈弗曼编码(Huffman Coding)的一个无损数据压缩算法，源代码可以在zlib库中找到。gzip是以DEFLATE算法为基础扩展出来的一种
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2023-11-18 23:28:01
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* 注：本文原创，转载请注明出处，本人保留对未注明出处行为的责任追究。a.数据压缩优点: 1.节省本地空间 2.节省带宽缺点: 花时间1.MR中允许进行数据压缩的地方有三个:1)input起点 2)map处理之后 3)reduce处理之后进行存储2.压缩格式常见的压缩计数有bzip2、gzip、lzo、snappy.它们之间的性能比较如下:压缩比 : bzip2>gz
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2023-10-31 22:40:58
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记一次Hadoop压缩，内含详细图文教程~
近期由于Hadoop集群机器硬盘资源紧张，有需求让把 Hadoop 集群上的历史数据进行下压缩，开始从网上查找的都是关于各种压缩机制的对比，很少有关于怎么压缩的教程（我没找到。。），再此特记录下本次压缩的过程，方便以后查阅，利己利人。 本文涉及的所有 jar包、脚本、native lib 见文末的相关
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2023-07-20 17:31:07
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为什么map端用snappy压缩格式；而reduce用gzip或者bzip2的压缩格式呢？为什么每个reduce端压缩后的数据不要超过一个block的大小呢？ 检查Hadoop版本的压缩格式是否可用【我在Hadoop cdh 5.7版本中查看Hadoop压缩格式】 一、在解答上述问题以前，我们先说一下压缩的优缺点【优点】 1
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2023-11-30 15:52:15
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1. 常用缩格式压缩格式需要关注两个因素：压缩比（Compression Ratio）： Snappy < LZ4 < LZO < GZIP < BZIP2其中，BZIP2的压缩比大概是30%，Snappy/LZ4/LZO的压缩比大概是50%.解压速度（Compression Speed）： Snappy > LZ4 > LZO >&n
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2023-09-01 08:56:51
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在比较四中压缩方法之前，先来点干的，说一下在MapReduce的job中怎么使用压缩。MapReduce的压缩分为map端输出内容的压缩和reduce端输出的压缩，配置很简单，只要在作业的conf中配置即可 //配置压缩
conf.setBoolean("mapred.out.compress", true);//配置map输出的压缩
conf.setBoolea
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2024-04-10 17:24:35
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hive和hadoop 数据压缩与存储格式选择概述 为什么会出现需要对文件进行压缩？ 在Hadoop中，文件需要存储、传输、读取磁盘、写入磁盘等等操作，而文件的大小，直接决定了这些这些操作的速度。压缩在大数据中的使用为什么需要压缩？1） 存储2） 网络/磁盘IO 常见压缩方式、压缩比、压缩解压缩时间、是否可切分原文件：1403MSnappy 压缩：701M，压缩时间：6.4s
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2023-09-14 16:00:17
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针对前一节介绍的输人格式，Hadoop都有相应的输出格式。OutputFormat类的层次结构如图所示。1文本输出默认的输出格式是TextOutputFormat，它把每条记录写为文本行。它的键和值可以是任意类型，因为Text0utputFormat调用toString()方法把它们转换为字符串。每个键·值对由制表符进行分隔，当然也可以设定mapreduce.output.textoutputfo
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2023-07-13 17:06:04
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