（一）数据压缩的概念

数据压缩是指在不丢失或尽可能少丢失数据信息的前提下，通过特定的算法和技术，对原始数据进行重新编码和处理，以减少数据存储空间或传输带宽的过程。其目的是提高数据存储、传输和处理的效率，同时保证数据的可用性和一定的质量要求。

数据压缩可以分为有损压缩和无损压缩两类。无损压缩能够确保解压后的数据与原始数据完全一致，常用于对数据准确性要求较高的场景，如文本、程序代码等；有损压缩则会在一定程度上牺牲数据的精度来换取更高的压缩比，适用于对数据质量损失有一定容忍度的场景，如图像、音频、视频等多媒体数据。

（二）数据压缩的优缺点

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。

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

（三）MR支持的压缩编码

MapReduce支持很多的压缩的算法，下面我们分别介绍一下：

1.压缩算法对比介绍

压缩格式	Hadoop自带？	算法	文件扩展名	是否可切片	换成压缩格式后，原来的程序是否需要修改
DEFLATE	是，直接使用	DEFLATE	.deflate	否	和文本处理一样，不需要修改
Gzip	是，直接使用	DEFLATE	.gz	否	和文本处理一样，不需要修改
bzip2	是，直接使用	bzip2	.bz2	是	和文本处理一样，不需要修改
LZO	否，需要安装	LZO	.lzo	是	需要建索引，还需要指定输入格式
Snappy	是，直接使用	Snappy	.snappy	否	和文本处理一样，不需要修改

2.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
Snappy	8.3GB	6GB	250MB/s	500MB/s

（四）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：不支持切片；压缩/解压速度一般；

Bzip2压缩

优点：压缩率高；支持切片； 

缺点：压缩/解压速度慢。

Lzo压缩

优点：压缩/解压速度比较快；支持切片；

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：不支持切片；压缩率一般； 

（五）压缩位置选择

在MR框架下，有三个位置可以对数据进行压缩。

1. 输入给map之前。hadoop自动检查文件拓展名，如果拓展名能够匹配，就会用恰当的编解码方式对文件进行压缩和解压。 如果数据量小于块大小(128M)，则不需要考虑切点问题，重点考虑压缩和解压缩速度比较快的LZO/Snappy。如果需要切片，重点考虑支持切片的Bzip2和LZO。
2. Mapper输出。为了减少MapTask和ReduceTask之间的网络IO，重点考虑压缩和解压缩快的LZO,Snappy。
3. Reducer输出端。如果数据需要永久保存，考虑压缩比比较高的Bzip2和Gzip。如果数据要作为下一个MapReduce的输入，需要考虑数据量和是否支持切片。

（六）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。具体的明细如下。

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
Snappy	org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec

2.要在Hadoop中启用压缩，可以配置如下参数。 根据我们之前的分析，有三个阶段可以开启压缩，分别如下：

参数	默认值	阶段	建议
io.compression.codecs    （在core-site.xml中配置）	无，这个需要在命令行输入hadoop checknative查看	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（在mapred-site.xml中配置）	false	mapper输出	这个参数设为true启用压缩
mapreduce.map.output.compress.codec（在mapred-site.xml中配置）	org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec	mapper输出	企业多使用LZO或Snappy编解码器在此阶段压缩数据
mapreduce.output.fileoutputformat.compress（在mapred-site.xml中配置）	false	reducer输出	这个参数设为true启用压缩
mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec（在mapred-site.xml中配置）	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

（七） 压缩实操案例1-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。

给大家提供的Hadoop源码支持的压缩格式有：BZip2Codec、DefaultCodec

在driver中修改代码

package com.root.mapreduce.compress;

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);

// 省略其他.....



System.exit(result ? 0 : 1);

}

}

其他的Mapper和Reducer代码保持不变。

运行之后，发现输出的结果格式没有变化，因为它是中间过程。

（八）压缩实操案例2-Reduce输出端采用压缩

基于WordCount案例，只需要在dirvier类的代码中，去设置在reduce端输出压缩开启，并设置压缩的方式即可。

对应的代码有如下两行，其他的代码不动。

	// 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);
	}
}

其他的Mapper和Reducer代码保持不变。

运行代码之后，是否在输出结果中看到了压缩的格式。