BZip2Codec压缩、Map端压缩控制、Reduce端压缩控制……都在这份Hadoop整合压缩知识点里了!…

BZip2Codec压缩、Map端压缩控制、Reduce端压缩控制……都在这份Hadoop整合压缩知识点里了!...

BZip2Codec压缩、Map端压缩控制、Reduce端压缩控制……都在这份Hadoop整合压缩知识点里了!...

作者 | Tai_Park

责编 | Carol

来源 | CSDN 博客

封图 | CSDN付费下载于东方 IC

今天来聊聊 Hadoop 的压缩。

压缩:原始数据通过压缩手段产生目标数据,要求输入和输出的内容是一样的(大部分),但体积是不一样的。

对于单机用户来说,磁盘空间的限制导致了文件压缩的需求;对于Hadoop用户来说,由于DataNode的限制,也要对HDFS上的数据进行压缩。压缩的目的是减少存储在HDFS上的数据所占用的空间(磁盘的角度),提升网络的传输效率(网络的角度)。对于分布式计算框架来说,Shuffle是一个主要的技术瓶颈。

大数据处理流程基本上是输入==>处理==>输出,举例来说,在离线处理方面,Spark可以HDFS==>Spark==>HDFS,在实时处理方面,Spark Streaming可以Kafka==>Spark Streaming==>RDBMS。压缩可以使用在输入时,也可以使用在处理时(比如map作为中间状态,它的输出可以压缩以减少Shuffle的量),输出时。

MR在进行压缩数据处理时,不需要手工去处理。但是MR执行过程中,是需要一个动作进行数据压缩、解压的,MR根据后缀名进行处理。在处理压缩、解压的过程中,是有CPU资源的消耗的。如果集群本来CPU使用率很高,就会对其他作业产生影响,不建议使用压缩。

常见的压缩格式有GZIP、BZIP2、LZO、SNAPPY。选择压缩格式要从压缩比、压缩速度考虑。不同的压缩格式对应不同的codec。

BZip2Codec压缩、Map端压缩控制、Reduce端压缩控制……都在这份Hadoop整合压缩知识点里了!...

BZip2Codec压缩

package com.bigdata.compression;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodec;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionOutputStream;
import org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
public class CompressionApp {
public static void main(String[] args) throws Exception{
String filename = "ip.txt";
String method = "org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec";
compress(filename,method);
}
private static void compress(String filename, String method) throws Exception{
FileInputStream fis = new FileInputStream(new File(filename));
Class<?> codecClass = Class.forName(method);
CompressionCodec codec = (CompressionCodec) ReflectionUtils.newInstance(codecClass, new Configuration());
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File(filename + codec.getDefaultExtension()));
CompressionOutputStream cos = codec.createOutputStream(fos);
IOUtils.copyBytes(fis,cos,1024*102485);
cos.close();
fos.close();
fis.close();
}
}
  1. 读取输入流

  2. 通过类名反射出对应的codec

  3. 写出输出流

  4. 通过IOUtils.copyBytes写出去

压缩前后对比:

BZip2Codec压缩、Map端压缩控制、Reduce端压缩控制……都在这份Hadoop整合压缩知识点里了!...

BZip2Codec压缩、Map端压缩控制、Reduce端压缩控制……都在这份Hadoop整合压缩知识点里了!...

BZip2Codec解压

private static void decompression(String filename) throws Exception{
CompressionCodecFactory factory = new CompressionCodecFactory(new Configuration());
CompressionCodec codec = factory.getCodec(new Path(filename));
CompressionInputStream fis = codec.createInputStream(new FileInputStream(new File(filename)));
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File(filename) + ".decoded");
IOUtils.copyBytes(fis,fos,1024*102485);
fos.close();
fos.close();
fis.close();
    }

解压前后对比:

BZip2Codec压缩、Map端压缩控制、Reduce端压缩控制……都在这份Hadoop整合压缩知识点里了!...

BZip2Codec压缩、Map端压缩控制、Reduce端压缩控制……都在这份Hadoop整合压缩知识点里了!...

Map端压缩控制

mapred-default.xml中有mapreduce.map.output.compress参数,控制map输出时的压缩,mapreduce.map.output.compress.codec控制压缩类型。

代码层面可以用:

configuration.setBoolean("mapreduce.map.output.compress",true);
configuration.setClass("mapreduce.map.output.compress.codec",BZip2Codec.class,CompressionCodec.class);

进行设置即可。

若要在配置层面更改,core-site.xml需要加上:

<property>
<name>io.compression.codecs</name>
<value>
org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,
org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,
org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,
org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
</value>
</property>

 mapred-site.xml添加:

mapreduce.map.output.compress=true
mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Code
mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true
mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Code

配置文件修改完重启Hadoop即可。

BZip2Codec压缩、Map端压缩控制、Reduce端压缩控制……都在这份Hadoop整合压缩知识点里了!...

Reduce端压缩控制

mapred-default.xml中有mapreduce.output.fileoutputformat.compress参数,控制reduce端输出时的压缩,

mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec控制压缩类型。

设置同上。

你还有什么 Hadoop 整合压缩相关知识点?欢迎评论告诉我们 ~

BZip2Codec压缩、Map端压缩控制、Reduce端压缩控制……都在这份Hadoop整合压缩知识点里了!...

《原力计划【第二季】- 学习力挑战》正式开始!即日起至 3月21日,千万流量支持原创作者!更有专属【勋章】等你来挑战

BZip2Codec压缩、Map端压缩控制、Reduce端压缩控制……都在这份Hadoop整合压缩知识点里了!...

推荐阅读:6 个步骤,教你在Ubuntu虚拟机环境下,用Docker自带的DNS配置Hadoop | 附代码
删库跑路事件发生,SaaS云服务如何守护数据安全
释放低代码小宇宙,微软 Power Platform 震撼来袭!
闪电网络的 5 个优点和4 个缺点、本质、来源与工作原理……一文带你读懂闪电网络!
乔布斯遗孀裸捐 250 亿美元财产:没兴趣累积财富
赔偿谷歌1.8亿美元!前Uber自动驾驶主管被告到破产
真香,朕在看了!
© 版权声明

相关文章