<think>嗯，用户问的是
Hadoop中的压缩命令。首先，我得确定
Hadoop常用的压缩工具有哪些。记得
Hadoop处理大
文件，压缩可以减少存储和传输时间。常见的应该包括
gzip、
bzip2、
LZO、Snappy这些。需要分别介绍它们的命令，压缩比，速度，以及是否支持分片。
然后，用户可能需要具体的使用方法，比如如何在
命令行中使用这些工具压缩
文件。比如
gzip用
gzip命令，
bzip2用
bzip2，
LZO需要
安装lzop，Snappy的话可能有不同的工具。需要指出每个工具对应的压缩和解压命令。
还要注意
Hadoop本身是否支持这些格式，比如在MapReduce中如何处理。比如，Snappy和
LZO支持分片，适合MapReduce，而
gzip不支持分片，大
文件处理可能有问题。这点很重要，用户可能在使用
Hadoop处理压缩
文件时需要知道兼容性和性能问题。
另外，用户可能想知道如何在
Hadoop作业中指定压缩格式，比如设置mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec之类的配置项。可能需要提到在代码或配置
文件中如何启用压缩。
可能还需要比较各个压缩工具的优缺点，帮助用户根据场景选择。比如高压缩比选
bzip2，速度选Snappy或
LZO。是否需要分片也是一个关键点。
最后，确保回答结构清晰，分点说明每个工具的命令、特点和使用建议。可能用户是刚开始用
Hadoop，所以步骤要详细，避免术语过多，但又要准确。同时提醒他们注意
Hadoop版本和依赖
库的
安装，比如
LZO需要单独
安装。</think>在
Hadoop生态中，压缩是优化存储和计算性能的重要手段。以下是
Hadoop常用压缩工具及相关命令的逐步解析：
---
### 一、
Hadoop支持的常见压缩格式
| 格式 | 工具命令 | 扩展名 | 是否可分片 | 压缩比 | 速度 |
Hadoop兼容性 |
|--------|------------|---------|------------|--------|-------|---------------|
| **
Gzip** | `
gzip` | `.
gz` | 否 | 高 | 中等 | 原生支持 |
| **
Bzip2** | `
bzip2` | `.
bz2` | 是 | 最高 | 慢 | 原生支持 |
| **
LZO** | `
lzop` | `.
lzo` | 是（需索引）| 低 | 最快 | 需
安装插件 |
| **Snappy** | N/A | `.snappy` | 否 | 低 | 极快 | 原生支持 |
---
### 二、压缩/解压命令操作
#### 1. **
Gzip**
- **压缩
文件**
```bash
gzip filename # 生成filename.
gz
hadoop fs -put filename.
gz /hdfs/path
```
- **解压
文件**
```bash
gunzip filename.
gz # 或
gzip -d filename.
gz
```
#### 2. **
Bzip2**
- **压缩
文件**
```bash
bzip2 filename # 生成filename.
bz2
hadoop fs -put filename.
bz2 /hdfs/path
```
- **解压
文件**
```bash
bunzip2 filename.
bz2 # 或
bzip2 -d filename.
bz2
```
#### 3. **
LZO**（需
安装`
hadoop-
lzo`
库）
- **压缩
文件**
```bash
lzop filename # 生成filename.
lzo
hadoop fs -put filename.
lzo /hdfs/path
```
- **生成索引（支持分片）**
```bash
hadoop jar
hadoop-
lzo.jar com.
hadoop.compression.
lzo.
LzoIndexer /hdfs/path/filename.
lzo
```
#### 4. **Snappy**
- **HDFS直接压缩**（通过Java API）
需在MapReduce作业中配置：
```java
conf.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress", "true");
conf.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec", "org.apache.
hadoop.io.compress.SnappyCodec");
```
---
### 三、关键注意事项
1. **分片能力**
-
Bzip2和带索引的
LZO支持分片，适合MapReduce并行处理。
-
Gzip/Snappy不可分片，大
文件会降低计算并行度。
2. **性能权衡**
- **高压缩比场景**：选择
Bzip2（牺牲速度）。
- **低延迟场景**：选择Snappy/
LZO（牺牲压缩比）。
3. **
Hadoop配置**
在`core-site.xml`中指定默认编解码器：
```xml
<property>
<name>io.compression.codecs</name>
<value>org.apache.
hadoop.io.compress.
GzipCodec,org.apache.
hadoop.io.compress.
BZip2Codec,...</value>
</property>
```
---
### 四、验证压缩
文件
```bash
hadoop fs -text /hdfs/path/file.
gz # 自动解压并
查看内容
hadoop checknative # 检查
Hadoop支持的本地压缩
库
```
通过合理选择压缩格式和配置，可显著优化
Hadoop的存储效率和计算性能。实际选择需根据数据规模、计算模式（如批处理/实时）和集群资源综合评估。
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