概述

1）压缩的好处和坏处

压缩的优点：以减少磁盘IO、减少磁盘存储空间。
压缩的缺点：增加CPU开销。

2）压缩原则

（1）运算密集型的Job，少用压缩
（2）IO密集型的Job，多用压缩

MR支持的压缩编码

1）压缩算法对比介绍

2）压缩性能的比较

压缩方式选择

压缩方式选择时重点考虑：压缩/解压缩速度、压缩率（压缩后存储大小）、压缩后是否可以支持切片。

Gzip压缩

优点：压缩率比较高；
缺点：不支持Split；压缩/解压速度一般；

Bzip2压缩

优点：压缩率高；支持Split；
缺点：压缩/解压速度慢。

Lzo压缩

优点：压缩/解压速度比较快；支持Split；
缺点：压缩率一般；想支持切片需要额外创建索引。

Snappy压缩

优点：压缩和解压缩速度快；
缺点：不支持Split；压缩率一般；

压缩位置选择

压缩可以在MapReduce作用的任意阶段启用。

压缩参数配置

1 为了支持多种压缩/解压缩算法，Hadoop引入了编码/解码器

2 要在Hadoop中启用压缩，可以配置如下参数

压缩实操案例

Map输出端采用压缩

即使你的MapReduce的输入输出文件都是未压缩的文件，你仍然可以对Map任务的中间结果输出做压缩，因为它要写在硬盘并且通过网络传输到Reduce节点，对其压缩可以提高很多性能，这些工作只要设置两个属性即可，我们来看下代码怎么设置。

Hadoop源码支持的压缩格式有：BZip2Codec、DefaultCodec

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec;    
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodec;
import org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class WordCountDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        Configuration conf = new Configuration();
        // 开启map端输出压缩
        conf.setBoolean("mapreduce.map.output.compress", true);
        // 设置map端输出压缩方式
        conf.setClass("mapreduce.map.output.compress.codec", BZip2Codec.class,CompressionCodec.class);
        Job job = Job.getInstance(conf);
        job.setJarByClass(WordCountDriver.class);
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        boolean result = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(result ? 0 : 1);
    }
}

Mapper保持不变

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
    Text k = new Text();
    IntWritable v = new IntWritable(1);
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)throws IOException, InterruptedException {
        // 1 获取一行
        String line = value.toString();
        // 2 切割
        String[] words = line.split(" ");
        // 3 循环写出
        for(String word:words){
            k.set(word);
            context.write(k, v);
        }
    }
}

Reducer保持不变

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{
    IntWritable v = new IntWritable();
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
            Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        // 1 汇总
        for(IntWritable value:values){
            sum += value.get();
        }
         v.set(sum);
         // 2 输出
        context.write(key, v);
    }
}

Reduce输出端采用压缩

基于WordCount案例处理。

修改驱动

import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec;
import org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec;
import org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;
import org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec;
import org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class WordCountDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);
        job.setJarByClass(WordCountDriver.class);
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        // 设置reduce端输出压缩开启
        FileOutputFormat.setCompressOutput(job, true);
        // 设置压缩的方式
        FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, BZip2Codec.class); 
//        FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, GzipCodec.class); 
//        FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, DefaultCodec.class); 
        boolean result = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(result?0:1);
    }
}

Mapper和Reducer保持不变