hadoop里支持许多压缩算法。压缩的好处主要有两点：1.减少了文件占用的存储空间，原来上T的文件可能压缩完以后只需要两三百G的空间即可；2.文件的体积小了以后，数据传输的速度自然就快了。在现在的大数据环境下，这两点显得更加重要。所以现在hdfs文件系统上存的文件，如果数据量大到一定程度，都需要经过压缩处理。

hadoop上常用的压缩格式包括gzip，lzo，snappy，bzip2。以下我们对这四种压缩算法做个对比。

1.gzip

优点：压缩比高，压缩解压的速度也比较快。hadoop本身就支持，自带相关处理gzip文件的jar包。换句话说，你可以像处理普通的文本文件一样处理gzip压缩文件。

缺点：不支持split。这个就很要命了，不支持split，那就意味着无论多大的gzip文件，hadoop在处理的时候都只分配一个mapper给这个文件。这显然是不行的。

应用场景：当每个文件压缩之后都在128M以内时，都可以考虑gzip。（因为hadoop默认的是给128M分配一个mapper）不过这条件，实在是太蛋疼。。。所以本博主工作这么些年，从来没有在hdfs上见过gzip的压缩文件。。。

2.lzo

优点：合理的压缩比，压缩解压速度也比较快。最最最重要的是，支持split，所以本博主工作这么些年，hdfs上的文件，一般都采用lzo压缩。

缺点：压缩比相对gzip第一点。但是相比能split这一点，基本可以忽略。hadoop本身没有自带lzo，需要再安装lzo相关的库。在实际使用时，需要对lzo文件建索引，否则hadoop也是会把lzo文件看成一个文件滴。另外在写mr相关代码时，需要setInputFormatClass(LzoTextInputFormat.class);

应用场景：hadoop上最流行的压缩格式。本博主实战中接触到的压缩格式都是用的他。

3.snappy压缩

优点：合理的压缩比，高速压缩速度，支持hadoop native库

缺点：不支持split，压缩比低于gzip。也需要安装

应用场景：好吧，本博主没用过这种。暂时不太清楚。

4.bzip2压缩

优点：支持split，很高的压缩比，比gzip还高。hadoop本身也支持

缺点：压缩/解压速度慢。这个就比较吃亏了，因为压缩是很耗cpu的操作，如果用他的话集群资源就全被他占了，所以一般实际中用lzo而不用他。

应用场景：肯定就是对压缩比要求很高，但对速度要求不是那么苛刻的场合了。

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