HDFS在Ubuntu上的数据压缩如何操作

在 Ubuntu 上使用 HDFS 进行数据压缩的完整操作指南

一 环境准备与编解码器配置

• 在 Ubuntu 上安装 Hadoop 客户端后，确认已安装所需压缩库（以 Snappy 为例）：sudo apt-get install libsnappy1。
• 在 Hadoop 配置中注册编解码器，编辑 $HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml，确保包含常用编解码器：
  io.compression.codecsorg.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,org.apache.hadoop.io.compress.LzoCodec,org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec,org.apache.hadoop.io.compress.ZstdCodec。
• 如使用 LZO，需额外安装 LZO 原生库并在 Hadoop 中配置 LzoCodec；如使用 Zstandard，确保 Hadoop 版本包含 ZstdCodec。完成后重启相关服务或重新加载配置。

二 命令行方式压缩与解压

• 方式 A 预压缩后上传：先在本地压缩，再上传到 HDFS。示例：
  • 本地压缩：gzip input_file（生成 input_file.gz）
  • 上传：hadoop fs -put input_file.gz /hdfs/path/
  • 下载解压：hadoop fs -get /hdfs/path/input_file.gz . & & gunzip input_file.gz
• 方式 B 写入时压缩（MapReduce 输出）：
  hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar wordcount \ -D mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true \ -D mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec \ /input /output_snappy
• 读取与验证：
  • 查看：hadoop fs -ls /output_snappy
  • 内容校验：hadoop fs -cat /output_snappy/part-r-00000 | head
• 说明：Hadoop 能自动识别常见压缩文件（如 .gz、.bz2），直接用 -cat/-get 即可读取或下载。

三 在 MapReduce 与 Spark 中启用压缩

• MapReduce 关键参数（示例为 Snappy）：
  • 作业输出压缩：
    conf.set(“mapreduce.output.fileoutputformat.compress”, “true”);
    conf.set(“mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec”, “org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec”);
  • Map 端中间结果压缩（可选，提升 shuffle 性能）：
    conf.set(“mapreduce.map.output.compress”, “true”);
    conf.set(“mapreduce.map.output.compress.codec”, “org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec”);
  • 输入压缩（若输入已压缩）：
    conf.set(“mapreduce.input.fileinputformat.input.compress”, “true”);
    conf.set(“mapreduce.input.fileinputformat.input.compress.codec”, “org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec”);
• Spark 写入压缩（以 Parquet 为例）：
  df.write.mode(“overwrite”).option(“compression”, “snappy”).parquet(“hdfs:///path/to/dest”)
• 提示：选择 Snappy 或 LZO 可获得更快的编解码速度；Gzip/Bzip2 压缩比更高但速度较慢。

四 在 Hive 与列式格式中启用压缩

• Hive 表存储压缩（ORC 使用 Snappy）：
  CREATE TABLE my_table (id INT, name STRING)
  STORED AS ORC
  TBLPROPERTIES (“orc.compress”=“SNAPPY”);
• 列式格式（如 Parquet/ORC）天然支持压缩，结合合适的编解码器（如 SNAPPY/ZSTD）可在存储与查询性能间取得平衡。

五 常见问题与优化建议

• 编解码器不可用：检查 core-site.xml 的 io.compression.codecs 是否包含对应 Codec，并确认节点已安装相应本地库（如 Snappy、LZO、Zstd）。
• 读取失败或不解压：确认文件扩展名与编解码器匹配，或使用通用接口（如 LzoCodec 处理 .lzo）。
• 性能与压缩比权衡：
  • 追求速度：选 Snappy/LZO（解压快，适合流式/交互场景）。
  • 追求压缩率：选 Gzip/Bzip2（更省存储，但 CPU 与时间开销更高）。
  • 综合表现：选 Zstandard（压缩比与速度兼顾，需 Hadoop 版本支持）。
• 存储与计算：结合 Parquet/ORC+压缩 能显著降低存储并提升扫描性能；合理设置 dfs.blocksize 与压缩策略以优化 I/O。

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