Shuffle阶段数据的压缩机制

在shuffle阶段，大量的数据从map阶段输出，发送到reduce阶段，这一过程中，可能会涉及到大量的网络IO。

输出数据较大时，使用hadoop提供的压缩机制对数据进行压缩，可以指定压缩的方式。减少网络传输带宽和存储的消耗；

可以对map的输出进行压缩（map输出到reduce输入的过程，可以shuffle过程中网络传输的数据量）

可以对reduce的输出结果进行压缩（最终保存到hdfs上的数据，主要是减少占用HDFS存储）

1.1． hadoop当中支持的压缩算法

使用hadoop checknative来查看hadoop支持的各种压缩算法，如果出现openssl为false，那么就在线安装一下依赖包。

 

hadoop支持的压缩算法

压缩格式	工具	算法	文件扩展名	是否可切分
DEFLATE	无	DEFLATE	.deflate	否
Gzip	gzip	DEFLATE	.gz	否
bzip2	bzip2	bzip2	bz2	是
LZO	lzop	LZO	.lzo	否
LZ4	无	LZ4	.lz4	否
Snappy	无	Snappy	.snappy	否

 

各种压缩算法对应使用的java类

压缩格式	对应使用的java类
DEFLATE	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.LzopCodec
LZ4	org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec
Snappy	org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec

 

方式一：在代码中进行设置压缩

设置map阶段的压缩

Configuration configuration = new Configuration();

configuration.set("mapreduce.map.output.compress","true");

configuration.set("mapreduce.map.output.compress.codec","org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");

 

设置reduce阶段的压缩

configuration.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress","true");

configuration.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type","RECORD");

configuration.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec","org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");

 

方式二：配置全局的MapReduce压缩

我们可以修改mapred-site.xml配置文件，然后重启集群，以便对所有的mapreduce任务进行压缩。

map输出数据进行压缩

<property>

<name>mapreduce.map.output.compress</name>

<value>true</value>

</property>

<property>

<name>mapreduce.map.output.compress.codec</name>

<value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>

</property>

reduce输出数据进行压缩

<property><name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress</name>

       <value>true</value>

</property>

<property><name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type</name>

<value>RECORD</value>

</property>

 <property><name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec</name>

<value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value> </property>

所有节点都要修改mapred-site.xml，修改完成之后记得重启集群