HDFS数据压缩如何选择

在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中选择数据压缩方式时，需要考虑多个因素，包括压缩率、解压速度、是否支持可分片（splittable）、以及对CPU资源的影响等。以下是对几种常见压缩格式的详细比较和建议：

压缩格式比较

1. Gzip压缩

   • 优点：压缩率高，压缩/解压速度快，Hadoop本身支持，使用方便，大部分Linux系统自带gzip命令。
   • 缺点：不支持可分片。
   • 应用场景：适用于每个文件压缩后小于130M的情况，例如日志文件压缩，可以通过多个gzip文件实现并发处理。

2. Lzo压缩

   • 优点：压缩/解压速度快，合理的压缩率，支持可分片，是Hadoop中最流行的压缩格式。
   • 缺点：压缩率比Gzip低，Hadoop本身不支持，需要安装，应用中需要对Lzo文件做特殊处理。
   • 应用场景：适用于大文本文件压缩，文件压缩后仍大于200M以上的情况。

3. Snappy压缩

   • 优点：高速压缩速度和合理的压缩率，支持Hadoop native库。
   • 缺点：不支持可分片，压缩率比Gzip低，Hadoop本身不支持，需要安装。
   • 应用场景：适用于MapReduce作业的Map输出数据较大时，作为中间数据压缩格式，或作为MapReduce作业的输出和输入。

4. Bzip2压缩

   • 优点：支持可分片，具有很高的压缩率，Hadoop本身支持，Linux系统自带bzip2命令。
   • 缺点：压缩/解压速度慢，不支持native。
   • 应用场景：适用于对速度要求不高，但需要较高压缩率的情况，或处理后的数据需要压缩存档的情况。

压缩选择建议

• 高效性优先：如果追求压缩和解压的速度，且可以容忍较低的压缩率，可以选择Snappy。
• 存储空间优先：如果主要目标是减少存储空间，且处理速度要求不高，可以选择Gzip或Bzip2。
• 可分片需求：如果需要处理大型压缩文件，并且希望这些文件可以被多个mapper并行处理，可以选择Lzo或Bzip2。
• CPU资源考虑：压缩操作会增加CPU负担，需要根据集群的CPU能力来选择合适的压缩格式。

综上所述，HDFS数据压缩的选择应基于具体的业务需求、数据特性以及集群的资源配置等因素综合考虑。