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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2023-08-13 21:31:40
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Hadoop中用得比较多的4种压缩格式：lzo，gzip，snappy，bzip2。它们的优缺点和应用场景如下：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
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2023-07-12 15:31:47
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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zip格式的文件就和直接处理文本一样;大部分Linux系统都自带 zip命令，使用方便。大数据培训 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。2 Bzip2压
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2023-07-12 15:29:52
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1.文件压缩简单说明 文件压缩有两大好处：可以减少文件存储所需要的磁盘空间，其次是可以加快数据在网络和磁盘上的传输。windows上的压缩算法有好多中，rar，zip等等，同理，在Hadoop中，压缩算法也有多种，下面是Hadoop中常见的压缩算法。压缩格式总结压缩格式工具算法 文件扩展名是否包含多个文件是否可切分DEFLATE*N/A
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2023-05-30 19:59:20
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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程序的时候通过多
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2023-07-12 14:27:45
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目前在Hadoop中常用的几种压缩格式：lzo，gzip，snappy，bzip2,主要特性对比如下：压缩格式codec类算法扩展名多文件splitablenative工具hadoop自带deflateDeflateCodecdeflate.deflate否否是无是gzipGzipCodecdeflate.gz否否是gzip是bzip2Bzip2Codecbzip2.bz2是是否bzip2是lzo
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2023-07-12 14:09:48
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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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2023-07-12 15:30:57
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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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1、 hadoop中的压缩格式压缩格式文件扩展名是否可分割压缩比由高到低 压缩时间由长到慢BZIP2.bz2是GZIP.gz否LZO.lzo是(建立index)LZ4.LZ4否Snappy.snappy否2、选择什么样的压缩方式？对于压缩的好处可以从两方面考虑：Storage+Compute1. Storage：基于HDFS考虑，减少了存储文件所占空间，提升了数据传输速率。2
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2023-09-20 10:48:01
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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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Hadoop的Compressor解压缩模块是Hadoop Common IO模块中一个重要模块。使用压缩能帮助我们减少储存文件所需要的磁盘空间，并加速数据在网络和磁盘上的传输。在Hadoop系统中目前支持多种压缩算法，下面我们先来看看几种常用的压缩算法比较。1. Hadoop压缩算法比较压缩格式工具算法扩展名native可
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2023-09-06 10:01:57
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前言：随着数据规模的增大，集群存储的成本也随着增加，数十 PB 到百 PB 级别大集群存储空间治理成为公司基础设施部门的重中之重。另一方面，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，直接决定了这些操作的速度。目前hdfs集群有多种存储压缩方式：gzip、bzip2、lzo、lz4、snappy等，下面介绍具体的压缩方式的对比 压缩方式对比整体对比如下
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2023-09-01 08:03:20
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文章目录前言1.Hadoop之MapReduce用到的压缩1.1压缩的优点缺点之间的较量1.2压缩使用的场景1.3压缩方式以及split分片1.4解析MapReduce阶段的压缩解压以及压缩方式选择2.如何配置压缩方式3.压缩方式的使用4.压缩在Hive中的使用方法4.1不用压缩的情况4.2hive表中使用压缩的情况5.Hive中数据文件的存储结构（或者说存储格式/文件格式）5.1hive常见的
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2024-02-05 00:30:19
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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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简介压缩：原始数据通过压缩手段产生目标数据，要求输入和输出的内容是一样的（大部分），但体积是不一样的。对于单机用户来说，磁盘空间的限制导致了文件压缩的需求；对于Hadoop用户来说，由于DataNode的限制，也要对HDFS上的数据进行压缩。压缩的目的是减少存储在HDFS上的数据所占用的空间（磁盘的角度），提升网络的传输效率（网络的角度）。对于分布式计算框架来说，Shuffle是一个主要的技术瓶颈
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2023-09-01 08:55:04
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文章目录1.压缩的好处和坏处2.压缩格式3.压缩测试4.优缺点5.图解MapReduce6.总结7.应用场景 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。 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
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2024-02-25 12:45:44
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Hadoop数据压缩（一）概述+MR支持的压缩编码一、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Hadoop下，尤其是数据规模很大和工作负载密集的情况下，使用数据压缩显得非常重要。在这种情况下，I/O操作和网络数据传输要花大量的时间。还有，Shuffle与Merge过程同样也面临着巨大的I/O压力。鉴于磁盘I/O和网络带宽是Hadoop的宝贵
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2023-07-14 14:30:48
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Hadoop的I/O操作——数据压缩在处理大量数据的时候，文件压缩有两大好处： （1）减少存储文件所需要的磁盘空间； （2）加速数据在网络和磁盘上的传输。 因此，对于任何大容量的分布式存储系统而言，文件压缩是必须的。比较常见压缩格式及其特点如下。其中，gzip对时间/空间的平衡做的最好；bzip2的压缩效率比gzip高，但比gzip慢；LZO的速度最快，但压缩效果比较差。1. Hadoop的数据压
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2023-07-12 15:31:24
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1、压缩作用（1）能有效减少底层存储（HDFS）读写字节数。（2）提高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要花费大量的时间，当数据量很大和工作负载密集时，使用数据压缩显得尤为重要。2、压缩的策略和原则压缩是提高Hadoop运行效率的优化策略通过对Mapper、Reducer运行过程的数据进行压缩，减少磁盘IO，提高MR运行速度注意：采用压缩技
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2023-07-12 14:05:29
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