Hadoop3教程（二十一）：MapReduce中的压缩

（123）压缩概述

压缩也是MR中比较重要的一环，其可以应用于Map阶段，比如说Map端输出的文件，也可以应用于Reduce阶段，如最终落地的文件。

压缩的好处，是减少磁盘的IO以及存储空间。缺点也很明显，就是极大增加了CPU的开销（频繁计算带来的频繁压缩与解压缩）。

压缩的基本原则：

• 对运算密集型job，少用压缩；（计算时需要解压缩，计算完需要压缩，受不了）
• 对IO密集型Job，多用压缩。

MR支持很多种压缩算法，常用的有以下几个：

支持切片的话，使用上会更方便很多。

压缩性能的比较如下：

据说最好的还是Google开发的snappy，其官网介绍它的压缩速度是250MB/s，解压缩速度是500MB/s。

那在生产环境下，该如何选择合适的压缩方式呢？

一般是重点考虑以下几点：

• 压缩/解压缩速度；
• 压缩率，即压缩后的文件大小；
• 压缩后是否还支持切片。

结合这几点，我们再回头看这几种压缩算法。

Gzip压缩：压缩率比较高，但是压缩/解压缩速度一般，且不支持切片；

Bzip2压缩，压缩率非常高，且支持切片，但是压缩/解压缩速度极慢；

Lzo压缩，压缩/解压缩速度非常快，且支持切片，但是压缩率一般；不过Lzo需要额外创建索引之后，才能支持切片。

Snappy压缩，压缩和解压缩速度极快，但不支持切片，压缩率一般。

压缩可以在MapReduce的任意阶段启用，一共三个阶段，即Map的输入端、Map到Reduce部分、Reduce的输出端。

在Map阶段启用

在Map的输入端启用压缩时：

不需要显式指定使用的编解码方式，Hadoop会自动通过文件扩展名，来选择合适的编解码方式。

同时，需要注意，如果数据量小于块大小的话，则可以考虑压缩、解压缩速度比较快的算法，如LZO、snappy；如果数据量大于块大小的话，则可以重点考虑支持切片的算法，如Bzip2和LZO。

在Mapper的输出端启用压缩时：

这里启用压缩，主要是为了减少MapTask和ReduceTask之间的网络IO，所以可以选择重点考虑压缩和解压缩快的LZO、snappy等。

在Reduce阶段启用

在Reducer的输出端启用压缩时：

如果输出的数据是需要永久保存，那么可以采用压缩率比较高的算法，以减少存储的空间；

如果是作为下一个MapReduce的输入，那么可以考虑数据量和是否支持切片。

（124）压缩案例实操

讲怎么写压缩代码的，此处只做了解，所以基本是直接复制教程文档。

为了支持多种压缩/解压缩算法，Hadoop引入了编码/解码器

要在Hadoop中启用压缩，可以配置如下参数

抄一下案例。

如何在Map输出端启用压缩

假如想Mapper输出端启用压缩，只需要调整驱动类即可，Mapper和Reducer类不需要做特殊处理，跟正常一样就可以。

package com.atguigu.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);

		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);
	}
}
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如何在Reduce端启用压缩

假如想Reducer输出端启用压缩：

package com.atguigu.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.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);
	}
}
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参考文献

1. 【尚硅谷大数据Hadoop教程，hadoop3.x搭建到集群调优，百万播放】