在hdfs配置中選擇壓縮算法時，需要考慮多個因素，包括壓縮比、壓縮/解壓縮速度、硬件支持、并發性能以及具體的應用場景等。以下是一些常用的壓縮算法及其特點，以及在不同場景下的推薦使用：

常用壓縮算法及其特點

1. Gzip：

   • 優點：壓縮率較高，壓縮/解壓速度較快，適用于文本文件，如日志文件和報表。大部分Linux系統自帶Gzip命令，使用方便。
   • 缺點：不支持split壓縮。

2. Snappy：

   • 優點：高速壓縮速度和合理的壓縮率，適用于大數據處理。不需要修改原有的mapreduce程序。
   • 缺點：壓縮率比Gzip低，不支持split壓縮。

3. Bzip2：

   • 優點：支持split壓縮，具有很高的壓縮率。適用于對壓縮率要求極高的場景，但壓縮/解壓速度較慢。
   • 缺點：壓縮/解壓速度慢。

4. LZ4：

   • 優點：壓縮/解壓速度快，適用于需要快速處理數據的場景。壓縮比和吞吐量之間有良好的平衡。
   • 缺點：壓縮率比Gzip低。

5. Zstandard (zstd)：

   • 優點：壓縮速度快，提供多種壓縮級別，適應性廣。
   • 缺點：在吞吐量方面表現一般，但壓縮比高。

選擇建議

• 追求速度的場景：如MapReduce任務中間數據的存儲等，建議使用LZ4和Snappy。
• 追求壓縮比的場景：如冷數據的保存，建議使用Bzip2或Gzip。
• 綜合考慮壓縮比和吞吐量的場景：可以根據具體需求選擇合適的算法和參數配置。

配置步驟

在hadoop的配置文件hdfs-site.xml中添加相應的配置參數，例如：

<<span>property></span>   <<span>name></span>io.compression.codecs</<span>name></span>   <<span>value></span>org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</<span>value></span> </<span>property></span> <<span>property></span>   <<span>name></span>io.compression.codec.snappy.class</<span>name></span>   <<span>value></span>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</<span>value></span> </<span>property></span> 

在使用Hadoop的MapReduce或spark等計算框架時，可以在作業配置中指定要使用的壓縮算法，例如：

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

通過合理選擇壓縮算法，可以有效地減少存儲空間和提高數據傳輸效率，從而優化HDFS的性能和效率。