Hadoop_常用存储与压缩格式

最新推荐文章于 2024-09-09 14:04:59 发布

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文章标签：大数据数据结构与算法

原文链接：http://www.cnblogs.com/eRrsr/p/6098454.html

本文介绍了HDFS中常见的文件格式，包括TEXTFILE、RCFILE、ORC、PARQUET和AVRO，并对比了它们的特点及适用场景。此外，还详细解释了几种常用的压缩技术及其优缺点。

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HDFS文件格式

file_format:
　　TEXTFILE　　　 默认格式
　　RCFILE　　　　　hive 0.6.0 和以后的版本
　　ORC　　　　　　 hive 0.11.0 和以后的版本
　　PARQUET　　　　 hive 0.13.0 和以后的版本,该数据格式企业中最常用
　　AVRO　　　　　　hive 0.14.0 和以后的版本

数据存储的方式

1. 按行存储 textfile
2. 按列存储 orc/parqurt
　　--orcfile
　　　　每列数据有类似于元数据的索引信息,可以确定列内容,需要某列信息时可以直接锁定列内容,效率优于按行存储
　　　　压缩出来的文件比例最小,以时间换存储
　　--parquet
　　　　比较复杂,支持嵌套数据结构和高效其种类丰富的算法(以应对不同值分布特征的压缩)
　　　　压缩率不如orcfile,时间与压缩比适中
　　压缩率
　　TEXTFILE(不压缩) RCFILE(14%) parquet(62%) orcfile(78%) 其中ORCFILE是RCFILE一个升级

常见的压缩技术

1. 压缩格式: bzip2,gzip,lzo,lz4,snappy等
2. 压缩比: bzip2>gzip>lzo bzip2最节省存储空间
3. 解压速度: lzo>gzip>bzip2 lzo解压速度最快
4. mapreduce
　　　　--> input --> map --> shuffle --> reduce --> output
　　　　　　--> shuffle
　　　　　　　　--> map shuffle
　　　　　　　　　　--> spill
　　　　　　　　　　--> partition: 决定map的输出交给那个reduce处理
　　　　　　　　　　--> sort: 两种方式,WritableComparable/Comparable
　　　　　　　　　　--> combiner: map端的reduce
　　　　　　　　　　--> 压缩
　　　　　　　　--> reduece shuffle
　　　　　　　　　　-->merger
　　　　　　　　　　--> 分组: 将相同key的value进行合并			
5. hadoop中的压缩
　　--> 减少网络IO
　　--> 减少了磁盘IO存储
　　--> 注意压缩必须有可分割性(在map输出经过shuffle到reduce时需要解压缩,保证单个数据还可以被解压)
　　--> hadoop支持的压缩格式:zlib/gzip/bzip2/lzo/lz4/snappy
6. hadoop中编译snappy压缩
　　--> Linux安装snappy库 
　　--> 下载hadoop-snappy-master.zip 编译生成支持hadoop的snappy.so
　　--> 将生成的jar包放到hadoop目录下的lib
　　--> 添加配置文件
　　core-site.xml
　　　　<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>

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