Ubuntu HDFS压缩技术有哪些

ubuntu环境下的hdfs压缩技术概览

在 ubuntu 上部署的 hadoop/hdfs 支持多种压缩编解码器，用于降低存储占用并减少网络 io。常见内置编解码器包括：gzip（.gz）、bzip2（.bz2）、lzo（.lzo）、snappy（.snappy）、lz4、deflate（.deflate）；部分发行版与版本还可选 zstd（zstandard）。下表汇总其关键特性与适用场景（是否可切分指按 hdfs 块并行读取的能力）：

选型建议

• 追求解压速度与吞吐（如 mr 中间 shuffle、实时链路）：优先 snappy 或 lz4。
• 追求最高压缩率（离线归档、冷数据）：选 bzip2；若需可切分且速度可接受，选 lzo（建索引）。
• 通用文本/日志存储：选 gzip（注意其不可切分，单文件尽量接近块大小以利用并行）。
• 新项目希望兼顾压缩率与速度：评估 zstd（支持多级压缩等级，灵活权衡）。

快速配置与使用

• 启用编解码器
  在 core-site.xml 配置 hadoop 可用编解码器（按需增减，如包含 zstd）：
  io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.defaultcodec,org.apache.hadoop.io.compress.gzipcodec,org.apache.hadoop.io.compress.bzip2codec,org.apache.hadoop.io.compress.lzocodec,org.apache.hadoop.io.compress.snappycodec,org.apache.hadoop.io.compress.lz4codec,org.apache.hadoop.io.compress.zstdcodec
  如使用 snappy，可显式声明：io.compression.codec.snappy.class=org.apache.hadoop.io.compress.snappycodec。

• mapreduce 常用开关
  mr 中间结果压缩：mapreduce.map.output.compress=true；mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.snappycodec（或 lz4/gzip）
  作业输出压缩：mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true；mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.gzipcodec（或所需 codec）。

• 命令行与作业示例
  上传与查看：hadoop fs -put input_file.gz /path/；hadoop fs -ls /path/
  作业内设置（示例为 gzip）：
  conf.set(“mapreduce.input.fileinputformat.input.compress”, “true”);
  conf.set(“mapreduce.input.fileinputformat.input.compress.codec”, “org.apache.hadoop.io.compress.gzipcodec”);
  conf.set(“mapreduce.output.fileoutputformat.compress”, “true”);
  conf.set(“mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec”, “org.apache.hadoop.io.compress.gzipcodec”);

注意事项

• 不可切分格式（如 gzip/snappy/lz4/zstd/deflate）的大文件会限制 map 并行度；可通过“合理分片 + 多文件”或选用可切分格式（如 bzip2、索引后的 lzo）来提升并行。
• lzo 需安装编解码库并为文件建立索引（如使用 lzop 工具链），才能在 hdfs 上获得可切分读取能力。
• 若需使用 snappy/lzo/zstd 等 native 编解码器，确保集群节点安装相应库并在 hadoop 中正确声明 codec 类。
• 压缩以 cpu 换 io；在 cpu 紧张或实时性要求极高的链路，优先 lz4/snappy；在存储成本敏感场景，优先 gzip/bzip2/zstd。

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