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
整体对比如下图：
压缩格式 | split | native | 压缩率 | 速度 | 是否hadoop自带 | linux命令 | 换成压缩格式后，原来的应用程序是否要修改 |
gzip | 否 | 是 | 很高 | 比较快 | 是，直接使用 | 有 | 和文本处理一样，不需要修改 |
lzo | 是 | 是 | 比较高 | 很快 | 否，需要安装 | 有 | 需要建索引，还需要指定输入格式 |
snappy | 否 | 是 | 比较高 | 很快 | 否，需要安装 | 没有 | 和文本处理一样，不需要修改 |
bzip2 | 是 | 否 | 最高 | 慢 | 是，直接使用 | 有 | 和文本处理一样，不需要修改 |
A. 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以内的（1个块大小内），都可以考虑用gzip压缩格式。譬如说一天或者一个小时的日志压缩成一个gzip 文件，运行mapreduce程序的时候通过多个gzip文件达到并发。hive程序，streaming程序，和java写的mapreduce程序完 全和文本处理一样，压缩之后原来的程序不需要做任何修改。
B. lzo压缩
优点：压缩/解压速度也比较快，合理的压缩率；支持split，是hadoop中最流行的压缩格式；支持hadoop native库；可以在linux系统下安装lzop命令，使用方便。
缺点：压缩率比gzip要低一些；hadoop本身不支持，需要安装；在应用中对lzo格式的文件需要做一些特殊处理（为了支持split需要建索引，还需要指定inputformat为lzo格式）。
应用场景：一个很大的文本文件，压缩之后还大于200M以上的可以考虑，而且单个文件越大，lzo优点越越明显。
C. snappy压缩
优点：高速压缩速度和合理的压缩率；支持hadoop native库。
缺点：不支持split；压缩率比gzip要低；hadoop本身不支持，需要安装；linux系统下没有对应的命令。
应用场景：当mapreduce作业的map输出的数据比较大的时候，作为map到reduce的中间数据的压缩格式；或者作为一个mapreduce作业的输出和另外一个mapreduce作业的输入。
D. bzip2压缩
优点：支持split；具有很高的压缩率，比gzip压缩率都高；hadoop本身支持，但不支持native；在linux系统下自带bzip2命令，使用方便。
缺点：压缩/解压速度慢；不支持native。
应用场景：适合对速度要求不高，但需要较高的压缩率的时候，可以作为mapreduce作业的输出格式；或者输出之后的数据比较大，处理之后的数据 需要压缩存档减少磁盘空间并且以后数据用得比较少的情况；或者对单个很大的文本文件想压缩减少存储空间，同时又需要支持split，而且兼容之前的应用程 序（即应用程序不需要修改）的情况。
说明：
压缩性能
压缩比：
压缩速度（压缩/解压时间）:
可以看出，压缩比越高，压缩时间越长，压缩比：Snappy<LZ4<LZO<GZIP<BZIP2
总结
不同的场景选择不同的压缩方式，肯定没有一个一劳永逸的方法，如果选择高压缩比，那么对于cpu的性能要求要高，同时压缩、解压时间耗费也多；选择压缩比低的，对于磁盘io、网络io的时间要多，空间占据要多；对于支持分割的，可以实现并行处理。若该压缩格式不支持文件分割，则后续无法实现并行处理，生产优化核心是让每个文件大小略微低于块大小，如块128M文件怎样为125M。另外未压缩的文件是支持文件分割的， 如果数据已经以压缩的格式存储，则不需要再压缩，如jpeg。
