MapReduce数据压缩机制

压缩目的：

    降低数据磁盘存储空间，减少传输数据的IO量     压缩追求的指标：             压缩时间   越短越好             压缩化   越大越好             硬件需求如：cpu 算法支持    mr中可以使用压缩的地方：             map的输出数据进行数据压缩，减少shuff给reduce的数据量                 reduce的输出进行数据压缩，减少最终结果在磁盘存储所占的空间    检查Hadoop支持的压缩算法：             

[root@node-1 ~]# hadoop checknative Native library checking: hadoop: true /export/servers/hadoop-2.6.0cdh5.14.0/lib/native/libhadoop.so.1.0.0 zlib: true /lib64/libz.so.1 snappy: true /usr/lib64/libsnappy.so.1 lz4: true revision:10301 bzip2: true /lib64/libbz2.so.1 openssl: true /usr/lib64/libcrypto.so

如果某一个算法流失，可以在线yum在线装，或者重新编译Hadoop   

推荐压缩算法：

Snappy

mr中怎样使用压缩：

    在mapReduce程序中进行设置，影响当前mr程序     在mapreduce-site.xml进行配置，影响所有的mr程序

MapReduce常见算法：

• 单词计数
• 数据去重
• 排序
• Top K
• 选择
• 投影
• 分组
• 多表连接
• 单表关联

总结：

• 在Hadoop中，codec由CompressionCode的实现来表示。下面是一些实现：

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• 输出的压缩属性：

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