大数据-数据压缩

大数据之数据的压缩与存储 Hive的数据压缩方式以及存储格式介绍 阅读详情

Hadoop数据压缩

压缩能够有效减少底层存储(HDFS)读写字节数,提高网络宽带和磁盘空间的效率

在MapReduce里,通过压缩编码对Mapper或Reducer数据传输进行数据压缩,可以减少磁盘IO

基本原则

(1)运算密集型任务少用压缩

(2)IO密集型的任务,多用压缩

MapReduce支持的压缩编码
压缩格式Hadoop自带文件扩展名切分
DEFAULT是.deflate否
Gzip是.gz否
Gzip是.gz否
bzip2是.bz2是
LZO否.lzo否
Snappy否.snappy否
编码/解码器
DEFAULTorg.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec
Gziporg.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec
bzip2org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec
LZOorg.apache.hadoop.io.lzo.LzoCodec
Snappyorg.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
压缩性能
压缩类型原始文件大小压缩文件大小压缩速度解压速度
gzip8.3GB1.8GB17.5MB/s58MB/s
bzip28.3GB1.1GB2.4MB/s9.5MB/s
LZO8.3GB2.9GB49.3MB/s74.6MB/s
Mapper阶段数据压缩
//开始Mapper端的输出压缩
conf.setBoolean("mapreduce.map.output.compress",true);
//设置压缩方式
conf.setClass("mapreduce.map.output.compress.codec", DefaultCodec.class, CompressionCodec.class);
Reducer阶段数据压缩
//开始Reducer端的输出压缩
FileOutputFormat.setCompressOutput(job, true);
//设置压缩方式
FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, DefaultCodec.class);
掌握大数据领域的数据压缩技巧 在大数据环境中,海量的数据需要存储和传输。数据压缩的目的在于减少数据的存储空间,提高数据传输效率,降低成本。本文的范围涵盖了常见的数据压缩算法,如无损压缩和有损压缩算法,以及它们在大数据处理框架中的应用。我们将探讨如何根据不同的数据类型和应用场景选择合适的压缩技巧。本文将首先介绍数据压缩的核心概念和相关联系,包括不同类型的压缩算法和它们的特点。接着详细讲解核心算法原理和具体操作步骤,并通过Python代码进行示例。然后介绍数据压缩的数学模型和公式,通过实际例子加深理解。 阅读详情

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JP-Destiny
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