hive的数据压缩
在实际工作当中，hive当中处理的数据，一般都需要经过压缩，前期我们在学习hadoop的时候，已经配置过hadoop的压缩，我们这里的hive也是一样的可以使用压缩来节省我们的MR处理的网络带宽
1、MR支持的压缩编码
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压缩格式 |
工具 |
算法 |
文件扩展名 |
是否可切分 |
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DEFAULT |
无 |
DEFAULT |
.deflate |
否 |
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Gzip |
gzip |
DEFAULT |
.gz |
否 |
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bzip2 |
bzip2 |
bzip2 |
.bz2 |
是 |
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LZO |
lzop |
LZO |
.lzo |
否 |
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LZ4 |
无 |
LZ4 |
.lz4 |
否 |
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Snappy |
无 |
Snappy |
.snappy |
否 |
为了支持多种压缩/解压缩算法，Hadoop引入了编码/解码器，如下表所示
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压缩格式 |
对应的编码/解码器 |
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DEFLATE |
org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec |
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gzip |
org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec |
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bzip2 |
org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec |
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LZO |
com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec |
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LZ4 |
org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec |
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Snappy |
org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec |
压缩性能的比较
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压缩算法 |
原始文件大小 |
压缩文件大小 |
压缩速度 |
解压速度 |
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gzip |
8.3GB |
1.8GB |
17.5MB/s |
58MB/s |
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bzip2 |
8.3GB |
1.1GB |
2.4MB/s |
9.5MB/s |
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LZO |
8.3GB |
2.9GB |
49.3MB/s |
74.6MB/s |
http://google.github.io/snappy/
On a single core of a Core i7 processor in 64-bit mode, Snappy compresses at about 250 MB/sec or more and decompresses at about 500 MB/sec or more.
.2、压缩配置参数
要在Hadoop中启用压缩，可以配置如下参数（mapred-site.xml文件中）：
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参数 |
默认值 |
阶段 |
建议 |
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io.compression.codecs （在core-site.xml中配置） |
org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec, org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec, org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec, org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec |
输入压缩 |
Hadoop使用文件扩展名判断是否支持某种编解码器 |
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mapreduce.map.output.compress |
false |
mapper输出 |
这个参数设为true启用压缩 |
|
mapreduce.map.output.compress.codec |
org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec |
mapper输出 |
使用LZO、LZ4或snappy编解码器在此阶段压缩数据 |
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mapreduce.output.fileoutputformat.compress |
false |
reducer输出 |
这个参数设为true启用压缩 |
|
mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec |
org.apache.hadoop.io.compress. DefaultCodec |
reducer输出 |
使用标准工具或者编解码器，如gzip和bzip2 |
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mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type |
RECORD |
reducer输出 |
SequenceFile输出使用的压缩类型：NONE和BLOCK |
3、开启Map输出阶段压缩
开启map输出阶段压缩可以减少job中map和Reduce task间数据传输量。具体配置如下：
案例实操：
1）开启hive中间传输数据压缩功能
hive (default)>set hive.exec.compress.intermediate=true;
2）开启mapreduce中map输出压缩功能
hive (default)>set mapreduce.map.output.compress=true;
3）设置mapreduce中map输出数据的压缩方式
hive (default)>set mapreduce.map.output.compress.codec= org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
4）执行查询语句
select count(1) from score;
4 开启Reduce输出阶段压缩
当Hive将输出写入到表中时，输出内容同样可以进行压缩。属性hive.exec.compress.output控制着这个功能。用户可能需要保持默认设置文件中的默认值false，这样默认的输出就是非压缩的纯文本文件了。用户可以通过在查询语句或执行脚本中设置这个值为true，来开启输出结果压缩功能。
案例实操：
1）开启hive最终输出数据压缩功能
hive (default)>set hive.exec.compress.output=true;
2）开启mapreduce最终输出数据压缩
hive (default)>set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;
3）设置mapreduce最终数据输出压缩方式
hive (default)> set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec = org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
4）设置mapreduce最终数据输出压缩为块压缩
hive (default)>set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK;
5）测试一下输出结果是否是压缩文件
insert overwrite local directory '/export/servers/snappy' select * from score distribute by s_id sort by s_id desc;