1 压缩

一般来说，计算机处理的数据都存在一些冗余度，同时数据中间，尤其是相邻数据间存在着相关性，所以可以通过一些有别于原始编码的特殊编码方式来保存数据，使数据占用的存储空间比较小，这个过程一般叫压缩。和压缩对应的概念是解压缩，就是将被压缩的数据从特殊编码方式还原为原始数据的过程。

压缩广泛应用于海量数据处理中，对数据文件进行压缩，可以有效减少存储文件所需的空间，并加快数据在网络上或者到磁盘上的传输速度。在Hadoop中，压缩应用于文件存储、Map阶段到Reduce阶段的数据交换（需要打开相关的选项）等情景。

数据压缩的方式非常多，不同特点的数据有不同的数据压缩方式：如对声音和图像等特殊数据的压缩，就可以采用有损的压缩方法，允许压缩过程中损失一定的信息，换取比较大的压缩比；而对音乐数据的压缩，由于数据有自己比较特殊的编码方式，因此也可以采用一些针对这些特殊编码的专用数据压缩算法。

2 Hadoop压缩简介

Hadoop作为一个较通用的海量数据处理平台，在使用压缩方式方面，主要考虑压缩速度和压缩文件的可分割性。

所有的压缩算法都会考虑时间和空间的权衡，更快的压缩和解压缩速度通常会耗费更多的空间（压缩比较低）。例如，通过gzip命令压缩数据时，用户可以设置不同的选项来选择速度优先或空间优先，选项–1表示优先考虑速度，选项–9表示空间最优，可以获得最大的压缩比。需要注意的是，有些压缩算法的压缩和解压缩速度会有比较大的差别：gzip和zip是通用的压缩工具，在时间/空间处理上相对平衡，gzip2压缩比gzip和zip更有效，但速度较慢，而且 bzip2的解压缩速度快于它的压缩速度。

当使用MapReduce处理压缩文件时，需要考虑压缩文件的可分割性。考虑我们需要对保持在HDFS上的一个大小为1GB的文本文件进行处理，当前 HDFS的数据块大小为64MB的情况下，该文件被存储为16块，对应的MapReduce作业将会将该文件分为16个输入分片，提供给16个独立的 Map任务进行处理。但如果该文件是一个gzip格式的压缩文件（大小不变），这时，MapReduce作业不能够将该文件分为16个分片，因为不可能从 gzip数据流中的某个点开始，进行数据解压。但是，如果该文件是一个bzip2格式的压缩文件，那么，MapReduce作业可以通过bzip2格式压缩文件中的块，将输入划分为若干输入分片，并从块开始处开始解压缩数据。bzip2格式压缩文件中，块与块间提供了一个48位的同步标记，因此，bzip2支持数据分割。

表3-2列出了一些可以用于Hadoop的常见压缩格式以及特性。

表3-2　Hadoop支持的压缩格式

为了支持多种压缩解压缩算法，Hadoop引入了编码/解码器。与Hadoop序列化框架类似，编码/解码器也是使用抽象工厂的设计模式。目前，Hadoop支持的编码/解码器如表3-3所示。

表3-3　压缩算法及其编码/解码器

同一个压缩方法对应的压缩、解压缩相关工具，都可以通过相应的编码/解码器获得。

3 Hadoop压缩API应用实例

				?

									import java.io.IOException;

									import java.io.InputStream;

									import java.io.OutputStream;

									import java.net.URI;

									import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

									import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;

									import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream;

									import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;

									import org.apache.hadoop.fs.Path;

									import org.apache.hadoop.io.IOUtils;

									import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodec;

									import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodecFactory;

									import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionInputStream;

									import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionOutputStream;

									import org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils;

									public class CodecTest {

									    public static void main(String[] args) throws Exception {

									        compress("org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec");

									//        compress("org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec");

									//        compress("org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec");

									//        compress("org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");

									        // uncompress("text");

									        // uncompress1("hdfs://master:9000/user/hadoop/text.gz");

									    }

									    // 压缩文件

									    public static void compress(String codecClassName) throws Exception {

									        Class<?> codecClass = Class.forName(codecClassName);

									        Configuration conf = new Configuration();

									        FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

									        CompressionCodec codec = (CompressionCodec) ReflectionUtils.newInstance(codecClass, conf);

									        //输入和输出均为hdfs路径

									        FSDataInputStream in = fs.open(new Path("/test.log"));

									        FSDataOutputStream outputStream = fs.create(new Path("/test1.bz2"));

									        System.out.println("compress start !");

									        // 创建压缩输出流

									        CompressionOutputStream out = codec.createOutputStream(outputStream);

									        IOUtils.copyBytes(in, out, conf);

									        IOUtils.closeStream(in);

									        IOUtils.closeStream(out);

									        System.out.println("compress ok !");

									    }

									    // 解压缩

									    public static void uncompress(String fileName) throws Exception {

									        Class<?> codecClass = Class

									                .forName("org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec");

									        Configuration conf = new Configuration();

									        FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

									        CompressionCodec codec = (CompressionCodec) ReflectionUtils

									                .newInstance(codecClass, conf);

									        FSDataInputStream inputStream = fs

									                .open(new Path("/user/hadoop/text.gz"));

									        // 把text文件里到数据解压，然后输出到控制台

									        InputStream in = codec.createInputStream(inputStream);

									        IOUtils.copyBytes(in, System.out, conf);

									        IOUtils.closeStream(in);

									    }

									    // 使用文件扩展名来推断二来的codec来对文件进行解压缩

									    public static void uncompress1(String uri) throws IOException {

									        Configuration conf = new Configuration();

									        FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(uri), conf);

									        Path inputPath = new Path(uri);

									        CompressionCodecFactory factory = new CompressionCodecFactory(conf);

									        CompressionCodec codec = factory.getCodec(inputPath);

									        if (codec == null) {

									            System.out.println("no codec found for " + uri);

									            System.exit(1);

									        }

									        String outputUri = CompressionCodecFactory.removeSuffix(uri,

									                codec.getDefaultExtension());

									        InputStream in = null;

									        OutputStream out = null;

									        try {

									            in = codec.createInputStream(fs.open(inputPath));

									            out = fs.create(new Path(outputUri));

									            IOUtils.copyBytes(in, out, conf);

									        } finally {

									            IOUtils.closeStream(out);

									            IOUtils.closeStream(in);

									        }

									    }

									}

(责任编辑：IT)

搜索

热门标签:

hadoop压缩与解压

1 压缩

2 Hadoop压缩简介

3 Hadoop压缩API应用实例