CentOS HDFS数据压缩策略有哪些

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小樊

2025-03-03 19:55:30

栏目: 智能运维

在CentOS上使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）时，数据压缩是一个重要的策略，可用于减少存储空间和提高数据传输效率。以下是一些常见的压缩策略和压缩算法：

压缩策略

在HDFS之上压缩数据：
- 将数据压缩好后，再存储到HDFS中。
在HDFS内部压缩数据：
- 数据接收完后压缩：对HDFS的改动最小，但效果最低。
- 边接收数据边压缩：使用第三方提供的压缩库，效率和复杂度折中。
- 压缩工作交给DFSClient做：DataNode只接收和存储压缩数据，效果最高。

常用压缩算法

Snappy：
- 快速且高效的压缩和解压算法，适用于大数据处理。
- 提供压缩大小和读/写执行时间的最佳组合。
Gzip：
- 提供较高的压缩比，但压缩和解压速度较慢。
- 适用于需要长时间存储数据的场景。
LZO/LZOP：
- 提供高压缩比，支持可拆分性。
- 适用于需要拆分压缩文件的大型数据集。
Bzip2：
- 提供高压缩比，但压缩和解压速度较慢。
- 适用于对压缩比要求高的场景。
Zstandard (Zstd)：
- 由Facebook开发，提供高压缩比和快速的压缩/解压缩速度。
- 适用于需要平衡压缩比和速度的场景。

在Hive中使用压缩

在Hive中，可以通过指定压缩类型来使用这些格式。例如，在创建Hive表时，可以使用 STORED AS 子句指定压缩格式和算法：

CREATE TABLE example_table (
  id INT,
  name STRING,
  content STRING
)
STORED AS TEXTFILE
TBLPROPERTIES ('compression'='SNAPPY');

在加载数据到Hive表时，可以使用 INSERT INTO 语句并指定压缩格式和算法：

INSERT INTO TABLE example_table
SELECT id, name, content
FROM example_source_table
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE
TBLPROPERTIES ('compression'='SNAPPY');

配置HDFS压缩

在Hadoop的配置文件 hdfs-site.xml 中添加以下配置参数：

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

通过以上配置，可以在HDFS中启用和使用不同的压缩算法，以优化存储和性能。

总之，选择合适的压缩策略和算法可以显著提高HDFS的存储效率和数据传输速度，从而降低总体拥有成本。

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