hadoop和hbase中的压缩怎么配置

这篇文章主要讲解了“hadoop和hbase中的压缩怎么配置”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“hadoop和hbase中的压缩怎么配置”吧！

Hadoop中常用的压缩算法有bzip2、gzip、lzo、snappy，其中lzo、snappy需要操作系统安装native库才可以支持

下面这张表，是比较官方一点的统计，不同的场合用不同的压缩算法。bzip2和GZIP是比较消耗CPU的，压缩比最高，GZIP不能被分块并行的处理；Snappy和LZO差不多，稍微胜出一点，cpu消耗的比GZIP少。

通常情况下，想在CPU和IO之间取得平衡的话，用Snappy和lzo比较常见一些。

Comparison between compression algorithms

对于数据格式为TextFile，Sequence，以及其他用户自定义的文件格式的文件，都可以采用以上的压缩算法进行压缩；

TextFile在压缩以后，不能split，压缩出来的数据当做job的输入是一个文件作为一个map。SequenceFile本身是分块的， 加上lzo的压缩格式，文件可以实现lzo方式的split操作，可以按照record、block进行压缩，一般采用block效率更高一些。

一、hadoop(hive)对mapreduce压缩参数设置
1、mapreduce的中间结果对压缩的支持

方法一：

hadoop 中 mapred-site.xml

<property>

<name>mapred.compress.map.output</name>

<value>true</value>

</property>

<property>

<name>mapred.map.output.compression.codec</name>

<value>com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec</value>

</property>

 方法二

hive中hive-site.xml

<property>
  <name>hive.exec.compress.intermediate</name>
  <value>true</value>
  <description>Should the outputs of the maps be compressed before being
               sent across the network. Uses SequenceFile compression.
  </description>
</property>
<property>
  <name>hive.intermediate.compression.codec</name>
  <value>org.apache.hadoop.io.compress.LzoCodec</value>
  <description>If the map outputs are compressed, how should they be
               compressed?
  </description>
</property>
方法三
hive中shell
set hive.exec.compress.intermediate=true;

set hive.intermediate.compression.codec="org.apache.hadoop.io.compress.LzoCodec";

2、mapreduce的输出结果对压缩的支持

hive-site.xml中配置：

<property>
  <name>hive.exec.compress.output</name>
  <value>true</value>
  <description>Should the job outputs be compressed?
  </description>
</property>
<property>
  <name>mapred.output.compression.codec</name>
  <value>org.apache.hadoop.io.compress.LzoCodec</value>
  <description>If the job outputs are compressed, how should they be compressed?
  </description>
</property>

或者在hadoop-site.xml中添加：

<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.LzoCodec</value>
  <description>A list of the compression codec classes that can be used
               for compression/decompression.</description>
</property>
<property>
  <name>mapred.output.compress</name>
  <value>true</value>
  <description>Should the job outputs be compressed?
  </description>
</property>
<property>
  <name>mapred.output.compression.codec</name>
  <value>org.apache.hadoop.io.compress.LzoCodec</value>
  <description>If the job outputs are compressed, how should they be compressed?
  </description>
</property>

二、HBASE对这三种压缩格式的支持

HBase中可以对HFile进行gzip、lzo、snappy方式的压缩存储。

1、对于gzip压缩的支持
hbase(main):001:0> create 'testtable', { NAME => 'colfam1',
COMPRESSION => 'GZ' }

或者alter 'testtable'，不过要先disable table，完成压缩后，再enable table

2、对于lzo的支持，需要系统安装lzo动态库，以及hadoop lzo相关的native库，后把native库jar文件copy到hadoop/lib/native 及 hbase/lib/native中
   同时在core-site.xml中，配置lzo压缩
     
       <property>
         <name>io.compression.codecs</name>
         <value>org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec
        </value>
       </property>
      <property>
        <name>io.compression.codec.lzo.class</name>
        <value>com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec</value>
      </property>

org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec是hadoop默认的zlib压缩

hbase(main):001:0> create 'testtable', { NAME => 'colfam1',
COMPRESSION => 'lzo' }
 3、  对于synappy的支持，需要安装snappy，并且 将 hadoop-snappy-0.0.1-SNAPSHOT.tar.gz 的native中的动态静态链接库文件拷到hadoop以及hbase lib的native下面，将hadoop-snappy-0.0.1-SNAPSHOT.jar考到hadoop 以及hbase 的lib下
   在core-site.xml中，配置lzo压缩
     
       <property>
         <name>io.compression.codecs</name>
         <value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
        </value>
       </property>

hbase(main):001:0> create 'testtable', { NAME => 'colfam1',
COMPRESSION => 'synappy' }

感谢各位的阅读，以上就是“hadoop和hbase中的压缩怎么配置”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对hadoop和hbase中的压缩怎么配置这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！