Hadoop 如何使用压缩

smartsi

发布于 2019-08-06 19:46:11

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就如上一篇文章介绍的那样，如果输入文件是压缩文件，当 MapReduce 程序读取压缩文件时，根据文件名的后缀来选择 codes，输入文件自动解压缩（我们不需要指定压缩文件是哪一种压缩格式）。

下面我们列出了一些代码，为 Hadoop 中常用的压缩格式设置输出压缩。

1. 常用压缩格式

1.1 Gzip

对于最终输出，我们可以使用FileOutputFormat上的静态方便方法来设置属性：

FileOutputFormat.setCompressOutput(job, true);
FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, GzipCodec,class);

或者

Configuration conf = new Configuration();
conf.setBoolean("mapreduce.output.fileoutputformat.compress", true);
conf.setClass("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec", GzipCodec.class, CompressionCodec.class);

对于 Map 输出：

Configuration conf = new Configuration();
conf.setBoolean("mapreduce.map.output.compress",true);
conf.setClass("mapreduce.map.output.compress.codec", GzipCodec.class, CompressionCodec.class);
Job job = Job.getInstance(conf);

1.2 LZO

对于最终输出：

FileOutputFormat.setCompressOutput(conf, true);
FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(conf, LzoCodec.class);

为了使LZO可分割，我们需要生成一个LZO索引文件。

对于 Map 输出：

Configuration conf = new Configuration();
conf.setBoolean("mapreduce.map.output.compress",true);
conf.setClass("mapreduce.map.output.compress.codec", LzoCodec.class, CompressionCodec.class);
Job job = Job.getInstance(conf);

1.3 Snappy

对于最终输出：

conf.setOutputFormat(SequenceFileOutputFormat.class);
SequenceFileOutputFormat.setOutputCompressionType(conf, CompressionType.BLOCK);
SequenceFileOutputFormat.setCompressOutput(conf, true);
conf.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec","org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");

对于Map输出：

Configuration conf = new Configuration();
conf.setBoolean("mapreduce.map.output.compress", true);
conf.set("mapreduce.map.output.compress.codec","org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");

2. 实验与结果

2.1 Filesystem counters

文件系统计数器用于分析实验结果。以下是典型的内置文件系统计数器。

FILE_BYTES_READ 是本地文件系统读取的字节数。假设所有的 map 输入数据都来自 HDFS，那么在 map 阶段，FILE_BYTES_READ 应该为零。另一方面，reducer 的输入文件是 reduce 端本地磁盘上的数据，它们是从 map 端磁盘拉取过来的。因此，reduce 端 FILE_BYTES_READ 表示 reducer 读取的总字节数。

FILE_BYTES_WRITTEN 由两部分组成。第一部分来自 mappers。所有的 mappers 都会将中间输出溢出到磁盘上。mappers 写入磁盘的所有字节将包含在 FILE_BYTES_WRITTEN 中。第二部分来自 reducers。在 shuffle 阶段，所有 reducers 将从 mappers 中获取中间数据，合并并溢写到 reducer 端的磁盘上。reducers 写入磁盘的所有字节也将包含在 FILE_BYTES_WRITTEN 中。

HDFS_BYTES_READ 表示作业启动时 mappers 从 HDFS 上读取的字节数。这些数据不仅包括源文件的内容，还包括关于 splits 的元数据。

HDFS_BYTES_WRITTEN 表示写入 HDFS 的字节。这是最终输出的字节数。

请注意，由于 HDFS 和本地文件系统是不同的文件系统，因此来自两个文件系统的数据不会重叠。