hdfs文件压缩

2023年11月1日 270次阅读来源: scottzcw

1 gzip压缩

优点：压缩率比较高，而且压缩/解压速度也比较快；hadoop本身支持，在应用中处理gzip格式的文件就和直接处理文本一样；有hadoop native库；大部分linux系统都自带gzip命令，使用方便。

缺点：不支持split。

应用场景：当每个文件压缩之后在130M以内的（1个块大小内），都可以考虑用gzip压缩格式。譬如说一天或者一个小时的日志压缩成一个gzip 文件，运行mapreduce程序的时候通过多个gzip文件达到并发。hive程序，streaming程序，和java写的mapreduce程序完全和文本处理一样，压缩之后原来的程序不需要做任何修改。

2 lzo压缩

优点：压缩/解压速度也比较快，合理的压缩率；支持split，是hadoop中最流行的压缩格式；支持hadoop native库；可以在linux系统下安装lzop命令，使用方便。

缺点：压缩率比gzip要低一些；hadoop本身不支持，需要安装；在应用中对lzo格式的文件需要做一些特殊处理（为了支持split需要建索引，还需要指定inputformat为lzo格式）。

应用场景：一个很大的文本文件，压缩之后还大于200M以上的可以考虑，而且单个文件越大，lzo优点越越明显。

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split；压缩率比gzip要低；hadoop本身不支持，需要安装；linux系统下没有对应的命令。

应用场景：当mapreduce作业的map输出的数据比较大的时候，作为map到reduce的中间数据的压缩格式；或者作为一个mapreduce作业的输出和另外一个mapreduce作业的输入。

4 bzip2压缩

优点：支持split；具有很高的压缩率，比gzip压缩率都高；hadoop本身支持，但不支持native；在linux系统下自带bzip2命令，使用方便。

缺点：压缩/解压速度慢；不支持native。

应用场景：适合对速度要求不高，但需要较高的压缩率的时候，可以作为mapreduce作业的输出格式；或者输出之后的数据比较大，处理之后的数据需要压缩存档减少磁盘空间并且以后数据用得比较少的情况；或者对单个很大的文本文件想压缩减少存储空间，同时又需要支持split，而且兼容之前的应用程序（即应用程序不需要修改）的情况。

最后用一个表格比较上述4种压缩格式的特征（优缺点）：

4种压缩格式的特征的比较

压缩格式splitnative压缩率速度是否hadoop自带linux命令换成压缩格式后，原来的应用程序是否要修改

gzip否是很高比较快是，直接使用有和文本处理一样，不需要修改

lzo是是比较高很快否，需要安装有需要建索引，还需要指定输入格式

snappy否是比较高很快否，需要安装没有和文本处理一样，不需要修改

bzip2是否最高慢是，直接使用有和文本处理一样，不需要修改

TEXTFILE

–创建一个表，格式为文本文件：

CREATE EXTERNAL TABLE student_text (id STRING, name STRING)

ROW FORMAT DELIMITED

FIELDS TERMINATEDBY ‘,’

LINES TERMINATEDBY ‘\n’

STOREDAS TEXTFILE;

–导入数据到此表中,将启动MR任务

INSERT OVERWRITE TABLE student_text SELECT * FROM student;

可查看到生成的数据文件的格式为非压缩的文本文件：

hdfs dfs -cat /user/hive/warehouse/student_text/000000_0

1001810081,cheyo

1001810082,pku

1001810083,rocky

1001810084,stephen

2002820081,sql

2002820082,hello

2002820083,hijj

3001810081,hhhhhhh

3001810082,abbbbbb

文本文件,DEFLATE压缩

–创建一个表，格式为文件文件：

CREATE TABLE student_text_def (id STRING, name STRING)

ROW FORMAT DELIMITED

FIELDS TERMINATEDBY ‘,’

LINES TERMINATEDBY ‘\n’

STOREDAS TEXTFILE;

–设置压缩类型为Gzip压缩

SET hive.exec.compress.output=true;

SET mapred.output.compress=true;

SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec;

–导入数据：

INSERT OVERWRITE TABLE student_text_def SELECT * FROM student;

–查看数据

SELECT * FROM student_text_def;

查看数据文件,可看到数据文件为多个.deflate文件。

hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/student_text_def/

-rw-r–r– 2015-09-16 12:48 /user/hive/warehouse/student_text_def/000000_0.deflate

-rw-r–r– 2015-09-16 12:48 /user/hive/warehouse/student_text_def/000001_0.deflate

-rw-r–r– 2015-09-16 12:48 /user/hive/warehouse/student_text_def/000002_0.deflate

文本文件,Gzip压缩

–创建一个表，格式为文件文件：

CREATE TABLE student_text_gzip (id STRING, name STRING)

ROW FORMAT DELIMITED

FIELDS TERMINATEDBY ‘,’

LINES TERMINATEDBY ‘\n’

STOREDAS TEXTFILE;

–设置压缩类型为Gzip压缩

SET hive.exec.compress.output=true;

SET mapred.output.compress=true;

SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;

–导入数据：

INSERT OVERWRITE TABLE student_text_gzip SELECT * FROM student;

–查看数据

SELECT * FROM student_text_gzip;

查看数据文件,可看到数据文件为多个.gz文件。解开.gz文件，可以看到明文文本：

hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/student_text_gzip/

-rw-r–r– 2015-09-15 10:03 /user/hive/warehouse/student_text_gzip/000000_0.gz

-rw-r–r– 2015-09-15 10:03 /user/hive/warehouse/student_text_gzip/000001_0.gz

-rw-r–r– 2015-09-15 10:03 /user/hive/warehouse/student_text_gzip/000002_0.gz

文本文件,Bzip2压缩

–创建一个表，格式为文件文件：

CREATE TABLE student_text_bzip2 (id STRING, name STRING)

ROW FORMAT DELIMITED

FIELDS TERMINATEDBY ‘,’

LINES TERMINATEDBY ‘\n’

STOREDAS TEXTFILE;

–设置压缩类型为Bzip2压缩：

SET hive.exec.compress.output=true;

SET mapred.output.compress=true;

SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec;

–导入数据

INSERT OVERWRITE TABLE student_text_bzip2 SELECT * FROM student;

–查看数据：

SELECT * FROM student_text_bzip2;

查看数据文件,可看到数据文件为多个.bz2文件。解开.bz2文件，可以看到明文文本：

hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/student_text_bzip2

-rw-r–r– 2015-09-15 10:09 /user/hive/warehouse/student_text_bzip2/000000_0.bz2

-rw-r–r– 2015-09-15 10:09 /user/hive/warehouse/student_text_bzip2/000001_0.bz2

-rw-r–r– 2015-09-15 10:09 /user/hive/warehouse/student_text_bzip2/000002_0.bz2

文本文件,lzo压缩

–创建表

CREATE TABLE student_text_lzo (id STRING, name STRING)

ROW FORMAT DELIMITED

FIELDS TERMINATEDBY ‘,’

LINES TERMINATEDBY ‘\n’

STOREDAS TEXTFILE;

–设置为LZO压缩

SET hive.exec.compress.output=true;

SET mapred.output.compress=true;

SET mapred.output.compression.codec=com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec;

–导入数据

INSERT OVERWRITE TABLE student_text_lzo SELECT * FROM student;

–查询数据

SELECT * FROM student_text_lzo;

查看数据文件,可看到数据文件为多个.lzo压缩。解开.lzo文件，可以看到明文文本。

未实测,需要安装lzop库

文本文件,lz4压缩

–创建表

CREATE TABLE student_text_lz4 (id STRING, name STRING)

ROW FORMAT DELIMITED

FIELDS TERMINATEDBY ‘,’

LINES TERMINATEDBY ‘\n’

STOREDAS TEXTFILE;

–设置为LZ4压缩

SET hive.exec.compress.output=true;

SET mapred.output.compress=true;

SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec;

–导入数据

INSERT OVERWRITE TABLE student_text_lz4 SELECT * FROM student;

查看数据文件,可看到数据文件为多个.lz4压缩。使用cat查看.lz4文件，可以看到是压缩后的文本。

hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/student_text_lz4

-rw-r–r– 2015-09-16 12:06 /user/hive/warehouse/student_text_lz4/000000_0.lz4

-rw-r–r– 2015-09-16 12:06 /user/hive/warehouse/student_text_lz4/000001_0.lz4

-rw-r–r– 2015-09-16 12:06 /user/hive/warehouse/student_text_lz4/000002_0.lz4

文本文件,Snappy压缩

–创建表

CREATE TABLE student_text_snappy (id STRING, name STRING)

ROW FORMAT DELIMITED

FIELDS TERMINATEDBY ‘,’

LINES TERMINATEDBY ‘\n’

STOREDAS TEXTFILE;

–设置压缩

SET hive.exec.compress.output=true;

SET mapred.compress.map.output=true;

SET mapred.output.compress=true;

SET mapred.output.compression=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

SET io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

–导入数据

INSERT OVERWRITE TABLE student_text_snappy SELECT * FROM student;

–查询数据

SELECT * FROM student_text_snappy;

查看数据文件,可看到数据文件为多个.snappy压缩文件。使用cat查看.snappy文件，可以看到是压缩后的文本:

hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/student_text_snappy

Found 3 items

-rw-r–r– 2015-09-15 16:42 /user/hive/warehouse/student_text_snappy/000000_0.snappy

-rw-r–r– 2015-09-15 16:42 /user/hive/warehouse/student_text_snappy/000001_0.snappy

-rw-r–r– 2015-09-15 16:42 /user/hive/warehouse/student_text_snappy/000002_0.snappy

SEQUENCEFILE

Sequence文件,DEFLATE压缩

–创建一个表，格式为文件文件：

CREATE TABLE student_seq_def (id STRING, name STRING)

ROW FORMAT DELIMITED

FIELDS TERMINATEDBY ‘,’

LINES TERMINATEDBY ‘\n’

STOREDAS SEQUENCEFILE;

–设置压缩类型为Gzip压缩

SET hive.exec.compress.output=true;

SET mapred.output.compress=true;

SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec;

–导入数据：

INSERT OVERWRITE TABLE student_seq_def SELECT * FROM student;

–查看数据

SELECT * FROM student_seq_def;

查看数据文件,是一个密文的文件.

hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/student_seq_def/

-rw-r–r– /user/hive/warehouse/student_seq_def/000000_0

Sequence文件,Gzip压缩

–创建一个表，格式为文件文件：

CREATE TABLE student_seq_gzip (id STRING, name STRING)

ROW FORMAT DELIMITED

FIELDS TERMINATEDBY ‘,’

LINES TERMINATEDBY ‘\n’

STOREDAS SEQUENCEFILE;

–设置压缩类型为Gzip压缩

SET hive.exec.compress.output=true;

SET mapred.output.compress=true;

SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;

–导入数据：

INSERT OVERWRITE TABLE student_seq_gzip SELECT * FROM student;

–查看数据

SELECT * FROM student_seq_gzip;

查看数据文件,是一个密文的文件，无法通过gzip解压：

hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/student_seq_gzip/

-rw-r–r– /user/hive/warehouse/student_seq_gzip/000000_0

RCFILE

RCFILE,Gzip压缩

CREATE TABLE student_rcfile_gzip (id STRING, name STRING)

ROW FORMAT DELIMITED

FIELDS TERMINATEDBY ‘,’

LINES TERMINATEDBY ‘\n’

STOREDAS RCFILE;

–设置压缩类型为Gzip压缩

SET hive.exec.compress.output=true;

SET mapred.output.compress=true;

SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;

–导入数据：

INSERT OVERWRITE TABLE student_rcfile_gzip SELECT id,name FROM student;

–查看数据

SELECT * FROM student_rcfile_gzip;

ORCFile

ORCFile有自己的参数设置压缩格式，一般不使用上述Hive参数设置压缩参数。

ORCFile,ZLIB压缩

–创建表

CREATE TABLE student_orcfile_zlib (id STRING, name STRING)

ROW FORMAT DELIMITED

FIELDS TERMINATEDBY ‘,’

LINES TERMINATEDBY ‘\n’

STOREDAS ORCFILE TBLPROPERTIES (“orc.compress”=”ZLIB”);

–导入数据

INSERT OVERWRITE TABLE student_orcfile_zlib SELECT id,name FROM student;

–查询数据

SELECT * FROM student_orcfile_zlib;

ORCFILE,Snappy压缩

–创建表

CREATE TABLE student_orcfile_snappy2 (id STRING, name STRING)

ROW FORMAT DELIMITED

FIELDS TERMINATEDBY ‘,’

LINES TERMINATEDBY ‘\n’

STOREDAS ORCFILE TBLPROPERTIES (“orc.compress”=”SNAPPY”);

–导入数据

INSERT OVERWRITE TABLE student_orcfile_snappy2 SELECT id,name FROM student;

–查询数据

SELECT * FROM student_orcfile_snappy2;

一般不使用下述方式。下述方式压缩后，结果与上述同类型压缩(SNAPPY)不同。具体原因待进一步研究。

–创建表

CREATE TABLE student_orcfile_snappy (id STRING, name STRING)

ROW FORMAT DELIMITED

FIELDS TERMINATEDBY ‘,’

LINES TERMINATEDBY ‘\n’

STOREDAS ORCFILE;

–设置压缩

SET hive.exec.compress.output=true;

SET mapred.compress.map.output=true;

SET mapred.output.compress=true;

SET mapred.output.compression=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

SET io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

–导入数据

INSERT OVERWRITE TABLE student_orcfile_snappy SELECT id,name FROM student;

–查询数据

SELECT * FROM student_orcfile_snappy;

Parquet

Parquet,Snappy压缩

–创建表

CREATE TABLE student_parquet_snappy (id STRING, name STRING)

ROW FORMAT DELIMITED

FIELDS TERMINATEDBY ‘,’

LINES TERMINATEDBY ‘\n’

STOREDAS PARQUET;

–设置压缩

SET hive.exec.compress.output=true;

SET mapred.compress.map.output=true;

SET mapred.output.compress=true;

SET mapred.output.compression=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

SET io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

–导入数据

INSERT OVERWRITE TABLE student_parquet_snappy SELECT id,name FROM student;

–查询数据

SELECT * FROM student_parquet_snappy;

Avro

Avro,Snappy压缩

–创建表

CREATE TABLE student_avro_snappy (id STRING, name STRING)

ROW FORMAT DELIMITED

FIELDS TERMINATEDBY ‘,’

LINES TERMINATEDBY ‘\n’

STOREDAS AVRO;

–设置压缩

SET hive.exec.compress.output=true;

SET mapred.compress.map.output=true;

SET mapred.output.compress=true;

SET mapred.output.compression=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

SET mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

SET io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

–导入数据

INSERT OVERWRITE TABLE student_avro_snappy SELECT id,name FROM student;

–查询数据

SELECT * FROM student_avro_snappy;

    原文作者：scottzcw
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