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hive的数据压缩方法

发布时间:2021-07-29 20:50:10 来源:亿速云 阅读:176 作者:chen 栏目:大数据

本篇内容主要讲解“hive的数据压缩方法”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“hive的数据压缩方法”吧!

1、MR支持的压缩编码

压缩格式

工具

算法

文件扩展名

是否可切分

DEFAULT

DEFAULT

.deflate

Gzip

gzip

DEFAULT

.gz

bzip2

bzip2

bzip2

.bz2

LZO

lzop

LZO

.lzo

LZ4

LZ4

.lz4

Snappy

Snappy

.snappy

为了支持多种压缩/解压缩算法,Hadoop引入了编码/解码器,如下表所示

压缩格式

对应的编码/解码器

DEFLATE

org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec

gzip

org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec

bzip2

org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec

LZO

com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec

LZ4

org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec

Snappy

org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec

压缩性能的比较

压缩算法

原始文件大小

压缩文件大小

压缩速度

解压速度

gzip

8.3GB

1.8GB

17.5MB/s

58MB/s

bzip2

8.3GB

1.1GB

2.4MB/s

9.5MB/s

LZO

8.3GB

2.9GB

49.3MB/s

74.6MB/s

http://google.github.io/snappy/

On a single core of a Core i7 processor in 64-bit mode, Snappy compresses at about 250 MB/sec or more and decompresses at about 500 MB/sec or more.

.2、压缩配置参数

要在Hadoop中启用压缩,可以配置如下参数(mapred-site.xml文件中):

参数

默认值

阶段

建议

io.compression.codecs   

(在core-site.xml中配置)

org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec, org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec, org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,

org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec

输入压缩

Hadoop使用文件扩展名判断是否支持某种编解码器

mapreduce.map.output.compress

false

mapper输出

这个参数设为true启用压缩

mapreduce.map.output.compress.codec

org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec

mapper输出

使用LZO、LZ4或snappy编解码器在此阶段压缩数据

mapreduce.output.fileoutputformat.compress

false

reducer输出

这个参数设为true启用压缩

mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec

org.apache.hadoop.io.compress. DefaultCodec

reducer输出

使用标准工具或者编解码器,如gzip和bzip2

mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type

RECORD

reducer输出

SequenceFile输出使用的压缩类型:NONE和BLOCK

3、开启Map输出阶段压缩

开启map输出阶段压缩可以减少job中map和Reduce task间数据传输量。具体配置如下:

案例实操:

1)开启hive中间传输数据压缩功能

hive (default)>set hive.exec.compress.intermediate=true;

2)开启mapreduce中map输出压缩功能

hive (default)>set mapreduce.map.output.compress=true;

3)设置mapreduce中map输出数据的压缩方式

hive (default)>set mapreduce.map.output.compress.codec= org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

4)执行查询语句

select count(1) from score;

开启Reduce输出阶段压缩

当Hive将输出写入到表中时,输出内容同样可以进行压缩。属性hive.exec.compress.output控制着这个功能。用户可能需要保持默认设置文件中的默认值false,这样默认的输出就是非压缩的纯文本文件了。用户可以通过在查询语句或执行脚本中设置这个值为true,来开启输出结果压缩功能。

案例实操

1)开启hive最终输出数据压缩功能

hive (default)>set hive.exec.compress.output=true;

2)开启mapreduce最终输出数据压缩

hive (default)>set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;

3)设置mapreduce最终数据输出压缩方式

hive (default)> set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec = org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

4)设置mapreduce最终数据输出压缩为块压缩

hive (default)>set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK;

5)测试一下输出结果是否是压缩文件

insert overwrite local directory '/export/servers/snappy' select * from score distribute by s_id sort by s_id desc;

到此,相信大家对“hive的数据压缩方法”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是亿速云网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!

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