4.1概述1、压缩概述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。在运行MR程序时,IO操作、网络数据传输、shuffle和Merge要花大量的时间,尤其是数据规模很大和工作负载密集的情况下,因此,使用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IO和网络传输非常有帮助。可以在任意MapRed            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            原文地址:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2012/04/22/2465580.htmlhadoop对于压缩文件的支持hadoop对于压缩格式的是透明识别,我们的MapReduce任务的执行是透明的,hadoop能够自动为我们 将压缩的文件解压,而不用我们去关心。 如果我们压缩的文件有相应压缩格式的扩展名(比如lzo,gz,bzip2等),hado            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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g            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            摘要:  在大数据应用中,首先需要考虑的问题就是如何存储大量数据(HDFS)。通常情况下,我们会将每天产生的生产日志文件存储到HDFS中,久而久之会占用大量磁盘空间。而压缩技术可以大大减少数据文件对于磁盘的占用。而且在读写HDFS的时候,可以减少磁盘和网络的IO,提高MapReduce作业的效率。但是,压缩也会在一定程度上增加CPU的消耗,所以在使用压缩的时候应该综合考虑,合理使用。注意: 压缩特            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言:探索开启Hadoop的压缩后,有哪些过程中 调用了 压缩 和 解压?一、 从 Hadoop 的 Map/Reduce 框架 处理流程,有如下 三个阶段 和 压缩 相关1.  MAP 的 输入数据为压缩格式的文件,这个在FileInput的时候会解压。2.  MapOutput 写本地文件系统阶段,这个需要配置,默认是false, 不压缩。mapreduce.map.out            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              1 hadoop压缩codec, 作用: 加快数据传输速度,比如shuffle时,是优化的一部分。 在Hadoop中,codec由Compre            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            默认设置 SecondaryNameNode每隔一小时执行一次进入到hadoop的配置文件所在目录# 我的是在/opt/moudle/ha            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            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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            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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            1、Hadoop数据压缩1.1 概述1、压缩的好处和坏处 (1)优点:减少磁盘IO、减少磁盘储存空间 (2)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1.2 MR支持的压缩编码1、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.defla            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录1. Hadoop压缩概述2. 压缩方式2.1 Bzip2压缩2.2 Gzip压缩2.3 Lzo压缩2.4 Snappy压缩3. MR支持的压缩编码4. 压缩率            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            一、开始1.创建用户及权限$ adduser hadoop  # 添加用户名$ passwd hadoop # 添加密码$ su - hadoop # 切换用户$ sudo ls –la /root # 确认成功2.添加权限有时会提示没有权限,切换到 root$ visudo找到 root ALL = (ALL) ALL 在98行,在键盘上输入:98,然后按回车就能跳到,然后添加箭头所指的内容,空            
                
         
            
            
            
            压缩策略和原则1、压缩是提高Hadoop运行效率的优化策略。通过对Mapper和Reduce运行过程的数据压缩,以减少磁盘I/O,以提高MR程序的运行速度。注意:采用压缩技术减少了磁盘I/O,但也给CPU的运算增加了负担,所以压缩技术运用的当能提高性能,但运用不当也会降低性能。压缩的基本原则:(1)、运算密集型的JOb,少用压缩技术(2)、I/O密集型的JOb,多用压缩技术 2、MR支持的压缩编码            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、压缩的概述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,多用压缩二、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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一丶数据压缩的策略和原则压缩策略和原则: 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:采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,多用压缩二            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、压缩方式选择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;大部分linux系统都自带gzip命令,使用方便。缺点:不支持split。应用场景:当每个文件压缩之后在130M以内的(1个块大小内),都可以考虑用gzip压缩格式。例如说一天或者一个小时的日志压缩成一个gzip文件,运行mapreduce程序的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. 压缩的好处和坏处好处减少存储磁盘空间降低IO(网络的IO和磁盘的IO)加快数据在磁盘和网络中的传输速度,从而提高系统的处理速度坏处由于使用数据时,需要先将数据解压,加重CPU负荷2. 常见压缩格式分析压缩格式压缩比压缩时间a. gzip优点:
        压缩比在四种压缩方式中较高;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;            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hadoop压缩概述压缩的实质是用时间换空间。Hadoop中在处理大数据时,会遇到I/O和网络传输资源不够的情况,此时可以通过压缩的方法通过增加计算减少IO。 因此是否使用压缩遵循运算密集,不用压缩,IO密集使用压缩,当然,除了压缩以外combiner也能减少磁盘IO; Hadoop框架在运行过程中,能够自动识别文件的扩展名,判断文件采用的压缩格式,自动压缩和解压缩,在有些压缩格式下,采用压缩后            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-20 17:09:16
                            
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            一、使用压缩的优缺点优点减少磁盘存储时间降低网络IO以及磁盘IO加快数据在磁盘和网络中的传输速度,从而提高系统的处理速度缺点使用数据时由于要先解压,加重CPU负荷二、压缩的格式压缩格式工具算法扩展名是否支持分割Hadoop编码/解码DEFLATEN/ADEFLATE.deflateNoorg.apache.hadoop.io.compress.DefalutCodecgzipgzipDEFLATE            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-02-25 19:40:41
                            
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