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0x00 文章内容


  1. Hadoop压缩机制
  2. 代码实操


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。这种机制是一种很方便的发明,尤其是对网络用户,因为它可以减小文件的字节总数,使文件能够通过较慢的互联网连接实现更快传输,此外还可以减少文件的磁盘占用空间。
——摘自百度百科


简而言之,通过一定的算法对数据进行特殊编码,使得数据存储的空间更小,此过程称为压缩,反之为解压缩,与Windows和Mac或者手机的压缩类似。

0x01 Hadoop压缩机制

1. 压缩的关键

a. 无论使用哪种压缩工具,都需要权衡时间和空间,要么时间长空间少,要么时间短空间大

b. 在大数据领域,特别需要考虑压缩文件的可分割性,它会影响到在执行作业时Map启动的个数,从而会影响到作业的执行效率!

c. Hadoop会自动识别压缩格式。如果压缩的文件有相应压缩格式的扩展名(比如​​lzo​​,​​gz​​,​​bzip2​​ 等)。Hadoop会自动选择相对应的解码器来解压数据,我们只需要确保输入的压缩文件有扩展名即可。

2. Hadoop支持的压缩工具

a. Hadoop支持的编码/解码器如下表

压缩格式

工具

算法

扩展名

多文件

可分割性

DEFLATE

DEFLATE

.deflate

GZIP

gzip

DEFLATE

.gzp

ZIP

zip

DEFLATE

.zip

是,在文件范围内

BZIP2

bzip2

BZIP2

.bz2

LZO

lzop

LZO

.lzo

b. 常见的有:DEFLATE(默认)、gzip、bzip以及Snappy

c. 性能比较(​​摘自ABM​​):

压缩算法

原始文件大小

压缩文件大小

压缩速度

解压速度

gzip

8.3GB

1.8GB

17.5MB/s

58MB/s

bzip2

8.3GB

1.1GB

2.4MB/s

9.5MB/s

LZO-bset

8.3GB

2GB

4MB/s

60.6MB/s

LZO

8.3GB

2.9GB

49.3MB/s

74.6MB/s

因此我们可以得出:


  1. Bzip2压缩效果明显是最好的,但是bzip2压缩速度慢,可分割。
  2. Gzip压缩效果不如Bzip2,但是压缩解压速度快,不支持分割。
  3. LZO压缩效果不如Bzip2和Gzip,但是压缩解压速度最快!并且支持分割!

所有的压缩算法都显示出一种时间空间的权衡,更快的压缩和解压速度通常会耗费更多的空间。在选择使用哪种压缩格式时,我们应该根据自身的业务需求来选择。

下图是在本地压缩与通过流将压缩结果上传到BI的时间对比:

Hadoop压缩机制及实操_apache

0x02 代码实操

1. 原理

a. 通过反射的方式,对应的类如下

gzip => org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec
bzip => org.apache.hadoop.io.compress.BZipCodec
snappy => org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
DEFLATE => org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec

b. 在选择压缩方式时,替换掉相应的类即可。

2. 代码及校验

a. 完整代码

package com.shaonaiyi.hadoop.filetype.compress;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodec;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodecFactory;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionOutputStream;
import org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils;

import java.io.*;

/**
* @Author shaonaiyi@163.com
* @Date 2019/12/17 10:28
* @Description Hadoop压缩机制
*/
public class CompressTest {

public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException {

//压缩
compress("blockByte.txt", "org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec");
//解压
// decompress(new File("blockByte.txt.gz"));

}

private static File compress(String fileName, String compressClassName) throws ClassNotFoundException, IOException {
Class<?> codecClass = Class.forName(compressClassName);
Configuration configuration = new Configuration();
CompressionCodec codec = (CompressionCodec) ReflectionUtils.newInstance(codecClass, configuration);

File fileOut = new File(fileName + codec.getDefaultExtension());
fileOut.delete();

OutputStream out = new FileOutputStream(fileOut);

CompressionOutputStream cout = codec.createOutputStream(out);

File fileIn = new File(fileName);
InputStream in = new FileInputStream(fileIn);
IOUtils.copyBytes(in, cout, 4096, false);

in.close();
cout.close();

return fileOut;
}

private static void decompress(File file) throws IOException {
Configuration configuration = new Configuration();
CompressionCodecFactory factory = new CompressionCodecFactory(configuration);

CompressionCodec codec = factory.getCodec(new Path(file.getName()));

if (codec == null) {
System.out.println("找不到文件->" + file);
return;
}

File fileOut = new File(file.getName() + "-dec.txt");
InputStream in = codec.createInputStream(new FileInputStream(file));

OutputStream outputStream = new FileOutputStream(fileOut);
IOUtils.copyBytes(in, outputStream, 4096, false);

in.close();
outputStream.close();
}

}

b. 压缩后,发现项目路径下多了一个​​blockByte.txt.gz​​文件

Hadoop压缩机制及实操_hadoop_02

c. 解压后,发现项目路径下多了一个​​blockByte.txt.gz-dec.txt​​文件

Hadoop压缩机制及实操_apache_03

0xFF 总结


  1. 压缩机制是非常有必要的,必须要懂。
  2. 在MapReduce代码里怎么使用呢?设置上即可,如​​GzipCodec​​。

FileOutputFormat.setCompressOutput(job, true);
FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, GzipCodec.class);

Hadoop压缩机制及实操_3g_04

3. 参考文章:​​Hadoop 压缩实现分析​


作者简介:​邵奈一​

全栈工程师、市场洞察者、专栏编辑

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