一.Hadoop的数据压缩 1.概述 在进行MR程序的过程中,在Mapper和Reducer端会发生大量的数据传输和磁盘IO,如果在这个过程中对数据进行压缩处理,可以有效的减少底层存储(HDFS)读写的字节数,,并且通过减少Map和Reduce阶段数据的输入输出来提升MR程序的速度,提高了网络带宽和磁盘空间的效率: 数据压缩可以有效的节省资源,它是MR程序的优化策略之一: 数据压缩会增加cpu的计算负担,但是能很大程度较少磁盘的IO.由于数据压缩占用cpu资源很小,总体还是利大于弊的. 2.数据…

数据做压缩和解压缩会增加CPU的开销,但可以最大程度的减少文件所需的磁盘空间和网络I/O的开销,所以最好对那些I/O密集型的作业使用数据压缩,cpu密集型,使用压缩反而会降低性能. 而hive中间结果是map输出传给reduce,所以应该使用低cpu开销和高压缩效率,一般最好使用snappy. ------------------------------------------------------------------------------ hive表的存储格式有(参见http://bl…

* 注:本文原创,转载请注明出处,本人保留对未注明出处行为的责任追究. a.数据压缩 优点: 1.节省本地空间 2.节省带宽 缺点: 花时间 1.MR中允许进行数据压缩的地方有三个: 1)input起点  2)map处理之后  3)reduce处理之后进行存储 2.压缩格式 常见的压缩计数有bzip2.gzip.lzo.snappy.它们之间的性能比较如下: 压缩比 : bzip2>gzip>lzo = snappy ,bzip2最节省空间 解压速度 :lzo = snappy > gz…

概述 ​ 压缩技术能够有效减少底层存储系统(HDFS)读写字节数.压缩提高了网络带宽和磁盘空间的效率.在Hadoop下,尤其是数据规模很大和工作负载密集的情况下,使用数据压缩显得非常重要.在这种情况下,I/O操作和网络数据传输要花大量的时间.还有,Shuffle与Merge过程同样也面临着巨大的I/O压力. ​ 鉴于磁盘I/O和网络带宽是Hadoop的宝贵资源,数据压缩对于节省资源.最小化磁盘I/O和网络传输非常有帮助.不过,尽管压缩与解压操作的CPU开销不高,其性能的提升和资源的节省并非没有代…

本文主要讨论hadoop的数据压缩与解压缩代码的书写 Compressing and decompressing streams with CompressionCodec import org.apache.hadoop.io.*; import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionOutputStream; import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodec; 5 import org.ap…

1.cloudera 数据压缩的一般准则 一般准则 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.在数据压缩上,需要考虑的最重要的两个方面是 MapReduce 作业和存储在 HBase 中的数据.在大多数情况下,每个的原则都类似. 您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…

一 Hadoop数据压缩 1.1 概述 压缩技术能够有效减少底层存储系统(HDFS)读写字节数.压缩提高了网络带宽和磁盘空间的效率.在Hadood下,尤其是数据规模很大和工作负载密集的情况下,使用数据压缩显得非常重要.在这种情况下,I/O操作和网络数据传输要花大量的时间.还有,Shuffle与Merge过程同样也面临着巨大的I/O压力. 鉴于磁盘I/O和网络带宽是Hadoop的宝贵资源,数据压缩对于节省资源.最小化磁盘I/O和网络传输非常有帮助.不过,尽管压缩与解压操作的CPU开销不高,其性能的…

Hive文件存储格式包括以下几类: 1.TEXTFILE 2.SEQUENCEFILE 3.RCFILE 4.ORCFILE 其中TEXTFILE为默认格式,建表时不指定默认为这个格式,导入数据时会直接把数据文件拷贝到hdfs上不进行处理. SEQUENCEFILE,RCFILE,ORCFILE格式的表不能直接从本地文件导入数据,数据要先导入到textfile格式的表中, 然后再从表中用insert导入SequenceFile,RCFile,ORCFile表中. 更多用法,一定要去看官网啊!!!…

一.Hadoop数据压缩及其优缺点 1.压缩技术的好处与坏处 好处: 减少存储磁盘空间 降低IO(网络的IO和磁盘的IO) 加快数据在磁盘和网络中的传输速度,从而提高系统的处理速度. 坏处: 由于使用数据时,需要先将数据解压,加重了CPU的负荷. 使用压缩的基本原则: 运算密集型的job,少用压缩 IO密集型的job,多用压缩 2.压缩格式 压缩格式 Hadoop自带 算法 文件扩展名 是否可以切分 工具 Hadoop编码/解码器 Default 是,直接使用 Default .deflate…

bBHadoop数据压缩 概述 运行hadoop程序时,I/O操作.网络数据传输.shuffle和merge要花大量的时间,尤其是数据规模很大和工作负载密集的情况下,这个时候,使用数据压缩可以提高效率 压缩策略和原则 压缩是提高Hadoop运行效率的一种策略 通过对Mapper.Reducer运行过程的数据进行压缩,减少磁盘IO,提高运行速度 压缩原则 运算密集型的job,少用压缩 IO密集型的job,多用压缩 总结:当面对一些较大IO量的数据是,使用压缩会提高效率 Hadoop支持的压缩编码…