Hadoop 压缩格式 gzip/snappy/lzo/bzip2 比较与总结

Hadoop对于压缩格式的是透明识别,hadoop能够自动为我们将压缩的文件解压。 目前在Hadoop中常用的几种压缩格式：lzo，gzip，snappy，bzip2，我们简单做一下对比，方便我们在实际场景中选择不同的压缩格式。

支持特性对比：

说明：

• 压缩相关codec实现在org.apache.hadoop.io.compress包下面
• gzip算法hadoop内置支持，使用时直接处理文本数据一样，使用方便，压缩比高，缺点就是不支持split。如果压缩后文件与块大小相当，可以考虑使用gzip压缩，比如：小时原始日志压缩成gzip文件，使用方便。
• bzip2 支持split，压缩比高，支持多文件，缺点就是慢。
• lzo 压缩/解压速度也比较快，合理的压缩率；支持split(需要建索引，文件修改后需要重新建索引)，支持hadoop native库，需要自己安装；
• snappy 压缩/解压速度也比较快，合理的压缩率,不支持split，支持hadoop native库，需要自己安装。可以用于map中间结果的压缩。

性能对比：

是否压缩数据以及使用何种压缩格式对性能具有重要的影响,一般原则：

• 需要平衡压缩和解压缩数据所需的能力、读写数据所需的磁盘 IO，以及在网络中发送数据所需的网络带宽。正确平衡这些因素有赖于集群和数据的特征，以及您的
  使用模式。
• 如果数据已压缩（例如 JPEG 格式的图像），则不建议进行压缩。事实上，结果文件实际上可能大于原文件。
• GZIP 压缩使用的 CPU 资源比 Snappy 或 LZO 更多，但可提供更高的压缩比。GZIP 通常是不常访问的冷数据的不错选择。而 Snappy 或 LZO 则更加适合经常访问的热数据。
• BZip2 还可以为某些文件类型生成比 GZip 更多的压缩，但是压缩和解压缩时会在一定程度上影响速度。HBase 不支持 BZip2 压缩。
• Snappy 的表现通常比 LZO 好。应该运行测试以查看您是否检测到明显区别。
• 对于 MapReduce，如果您需要已压缩数据可拆分，BZip2、LZO 和 Snappy 格式都可拆分，但是 GZip 不可以。可拆分性与 HBase 数据无关。
• 对于 MapReduce，可以压缩中间数据、输出或二者。相应地调整您为 MapReduce 作业提供的参数。