Hadoop压缩

一、Hadoop压缩简介

1、hadoop的3个阶段
    （1）分布式文件系统HDFS
    （2）分布式编程框架MapReduce
    （3）yarn框架

2、Hadoop数据压缩
    MR操作过程中进行大量数据传输。
    压缩技术能够有效的减少底层存储（HDFS）读写字节数。
    压缩提高了网络带宽和磁盘空间的效率。
    数据压缩能够有效的节省资源！
    压缩是mr程序的优化策略！
    通过压缩编码对mapper或者reducer数据传输进行数据的压缩，以减少磁盘IO。

3、压缩的基本原则
    1、运算密集型任务少用压缩
    2、IO密集型的任务，多用压缩

4、MR支持的压缩编码
    压缩格式 | hadoop是否自带？ |文件拓展名 | 是否可以切分
    DEFAULT  |       是         | .deflate  |     否
    Gzip     |       是         | .gz       |     否
    bzip2    |       是         | .bz2      |     是
    LZO      |       否         | .lzo      |     是
    Snappy   |       否         | .snappy   |     否

5、编码/解码器
    DEFAULT | org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodeC
    Gzip    | org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodeC
    bzip2   | org.apache.hadoop.io.compress.BZip2CodeC
    LZO     | com.hadoop.compression.lzo.LzoCodeC
    Snappy  | org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodeC

6、压缩性能
    压缩算法 | 原始文件大小 | 压缩文件大小| 压缩速度 | 解压速度
    gzip     | 8.3GB        |    1.8GB     |17,5MB/s  |58MB/s
    bzip2    | 8.3GB        |    1.1GB     |2.4MB/s   |9.5MB/s
    LZO      | 8.3gb        |    2.9GB     |49.3MB/s  |74.6MB/s

7、使用方式
    （1）map端输出压缩
        //开启map端的输出压缩
        conf.setBoolean("mapreduce.map.output.compress", true);
        //设置压缩方式
        //conf.setClass("mapreduce.map.output.compress.codec", DefaultCodec.class, CompressionCodec.class);
        conf.setClass("mapreduce.map.output.compress.codec",BZip2Codec.class, CompressionCodec.class);
    （2）reduce端输出压缩
        //开启reduce端的输出压缩
        FileOutputFormat.setCompressOutput(job, true);
        //设置压缩方式
        //FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, DefaultCodec.class);
        //FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, BZip2Codec.class);
        FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, GzipCodec.class);

二、Hadoop压缩使用方式

1.Mapper类

package com.css.compress;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{

    // key 起始偏移量 value 数据 context 上下文
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
            throws IOException, InterruptedException {
        // 1.读取数据
        String line = value.toString();
        // 2.切割 hello hunter
        String[] words = line.split(" ");
        // 3.循环的写到下一个阶段<hello,1><hunter,1>
        for (String w : words) {
            context.write(new Text(w), new IntWritable(1));
        }
    }
}

2.Reducer类

package com.css.compress;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable>{

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
            Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 1.统计单词出现的次数
        int sum = 0;
        // 2.累加求和
        for (IntWritable count : values) {
            // 拿到值累加
            sum += count.get();
        }
        // 3.结果输出
        context.write(key, new IntWritable(sum));
    }    
}

3.Driver类

package com.css.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.DefaultCodec;
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 {
        // 1.获取job信息
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);
        
        // 开启map端的输出压缩
        // conf.setBoolean("mapreduce.map.output.compress", true);
        // 设置压缩方式
        // conf.setClass("mapreduce.map.output.compress.codec", DefaultCodec.class, CompressionCodec.class);
        // conf.setClass("mapreduce.map.output.compress.codec", BZip2Codec.class, CompressionCodec.class);
        
        // 2.获取jar包
        job.setJarByClass(WordCountDriver.class);
        // 3.获取自定义的mapper与reducer类
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);
        // 4.设置map输出的数据类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
        // 5.设置reduce输出的数据类型（最终的数据类型）
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        
        // 开启reduce端的输出压缩
        FileOutputFormat.setCompressOutput(job, true);
        // 设置压缩方式
        // FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, DefaultCodec.class);
        // FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, BZip2Codec.class);
        FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, GzipCodec.class);
        
        // 6.设置输入存在的路径与处理后的结果路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("c:/compress1031/in"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("c:/compress1031/out2"));
        // 7.提交任务
        boolean rs = job.waitForCompletion(true);
        System.out.println(rs?0:1);
    }
}

4.输入文件words.txt

I love Beijing
I love China
Beijing is the capital of China

5.输出文件的名字分别如下

（1）
part-r-00000.bz2

（2）
part-r-00000.deflate

（3）
part-r-00000.gz

三、自定义压缩工具

1.自定义压缩工具类

package com.css.compress;

import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodec;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionOutputStream;
import org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils;

public class TestCompress {
    public static void main(String[] args) throws ClassNotFoundException, IOException {
        compress("c:/compress1031/intest/test.txt","org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec");
        compress("c:/compress1031/intest/test.txt","org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec");
        compress("c:/compress1031/intest/test.txt","org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec");
    }
    
    // 测试压缩方法
    private static void compress(String fileName, String method) throws ClassNotFoundException, IOException{
        // 1.获取输入流
        FileInputStream fis = new FileInputStream(new File(fileName));
        Class<?> cName = Class.forName(method);
        CompressionCodec codec = (CompressionCodec) ReflectionUtils.newInstance(cName, new Configuration());
        // 2.输出流
        FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File(fileName + codec.getDefaultExtension()));
        // 3.创建压缩输出流
        CompressionOutputStream cos = codec.createOutputStream(fos);
        // 4.流的对拷
        IOUtils.copyBytes(fis, cos, 1024*1024*2, false);
        // 5.关闭资源
        fis.close();
        cos.close();
        fos.close();
    }
}

2.输入文件名

test.txt

3.输出文件名

（1）
test.txt.deflate

（2）
test.txt.bz2

（3）
test.txt.gz
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