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+Compute

1. 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. Compute：基于YARN上的计算(MapReduce/Hive/Spark/Flink/...)速度的提升。

不同的场景选择不同的压缩方式

1.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；

2.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

3.对于支持分割的，可以实现并行处理

ps：分片的理解：举个例子，对于一个未压缩1G的文件，hdfs默认的block大小为128M，那么这个文件会被分为8个block作为mapreduce的输入，每一个单独使用一个map任务。如果文件特别大，需要使用压缩，例如使用gzip压缩方式，在hdfs上依然存储为8个block，但是gzip不支持分割(不支持随机读)，当mapreduce处理时，会把这个8个块分给一个map去处理，这样就会有很多非本地处理的map任务，丢失数据的本地性，如果使用bzip2压缩格式则可以避免。

3、压缩在hadoop的应用场景

总结在三方面：输入、中间、输出：hdfs==>map==>shuffle==>reduce

1.从hdfs读取文件进行mapReduce作业，如果数据很大，可以使用压缩并且选择支持分片的压缩方式(bzip2、lzo)，可以实现并行处理，提高效率，减少磁盘读取时间，同时选择合适的存储格式例如Sequence Files、RC、ORC等。

2.map输出作为reduce的输入，需要经过shuffle这一过程，需要先把数据读取到缓冲区，然后在写入到本地磁盘，所以选择压缩可以减少存储文件所占空间，提升了数据传输速率，建议使用压缩速度快的压缩方式，例如Snappy和LZO。

3.如果作为归档处理，可以采用高压缩比方式(gzip、Bzip2)，如果作为下个作业的输入，考虑是否分片。