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MapReduce支持的压缩编码
压缩参数配置
压缩 / 解压缩

    压缩技术能够有效减少底层存储系统（HDFS）读写的字节数，提高了网络带宽和磁盘空间的效率，减少磁盘I/O，提高MapReduce运行速度。在运行MapReduce程序时，I/O操作、网络数据传输、Shuffle、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，因此使用数据压缩显得非常重要。
    采用压缩技术减少了磁盘I/O，但同时增加了CPU运算负担。所以，压缩特性运用得当能提高性能，但运用不当也可能降低性能。
    压缩基本原则：运算密集型的Job少用压缩，I/O密集型的Job多用压缩。

MapReduce支持的压缩编码

压缩格式	hadoop是否自带	算法	文件扩展名	是否可切分	换成压缩格式后，原来的程序是否需要修改
DEFLATE	是，直接使用	DEFLATE	.deflate	否	和文本处理一样，不需要修改
Gzip	是，直接使用	DEFLATE	.gz	否	和文本处理一样，不需要修改
bzip2	是，直接使用	bzip2	.bz2	是	和文本处理一样，不需要修改
LZO	否，需要安装	LZO	.lzo	是	需要建索引，还需要指定输入格式
Snappy	否，需要安装	Snappy	.snappy	否	和文本处理一样，不需要修改

压缩格式	对应的编码/解码器
DEFLATE	org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec
gzip	org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec
bzip2	org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec
LZO	com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec
Snappy	org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec

Gzip压缩

    优点：压缩率比较高，而且压缩/解压缩速度也比较快。Hadoop本身支持，在应用中处理Gzip格式的文件就和直接处理文本一样。大多数Linux系统都自带Gzip命令，使用方便。
    缺点：不支持切片
    应用场景：当每个文件压缩之后在130M以内（1个块大小内），都可以考虑用Gzip压缩格式。例如，将一天或者一小时的日志压缩成一个Gzip文件。

bzip2压缩

    优点：支持切片，具有很高的压缩率，比Gzip压缩率高。Hadoop本身自带，使用方便。
    缺点：压缩/解压缩速度慢
    应用场景：适合对速度要求不高，但需要较高的压缩率的时候。或者输出之后的数据比较大，处理之后的数据需要压缩存档减少磁盘空间，并且以后数据用的比较少的时候。或者对单个很大的文本文件想压缩减少存储空间，同时又需要支持切片，而且兼容之前的应用程序的时候。

Lzo压缩

    优点：压缩/解压缩速度比较快，合理的压缩率。支持切片。是Hadoop中最流行的压缩格式。可以在linux系统下安装lzop命令，使用方便。
    缺点：压缩率比Gzip低。Hadoop本身不支持，需要安装。在应用中对Lzo格式的文件需要做一些特殊处理（为了支持切片需要建索引，还需要指定InputFormat为Lzo格式）
    应用场景：一个很大的文本文件，压缩之后还大于200M以上的可以考虑，而且单个文件越大，Lzo优点越明显。

Snappy压缩

    优点：高速压缩速度和合理的压缩率。
    缺点：不支持切片，压缩率比Gzip低。Hadoop本身不支持，需要安装。
    应用场景：当MapReduce作业的Map输出的数据比较大的时候，作为Map到Reduce的中间数据的压缩格式。或者作为一个MapReduce作业的输出和另一个MapReduce作业的输入。
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压缩参数配置

参数	默认值	阶段	建议
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	输入压缩	Hadoop使用文件扩展名判断是否支持某种编解码器
mapreduce.map.output.compress （在mapred-site.xml中配置）	false	mapper输出	这个参数设为true启用压缩
mapreduce.map.output.compress.codec （在mapred-site.xml中配置）	org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec	mapper输出	企业多使用LZO或Snappy编解码器在此阶段压缩数据
mapreduce.output.fileoutputformat.compress （在mapred-site.xml中配置）	false	reducer输出	这个参数设为true启用压缩
mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec （在mapred-site.xml中配置）	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
mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type （在mapred-site.xml中配置）	RECORD	reducer输出	SequenceFile输出使用的压缩类型：NONE和BLOCK

压缩 / 解压缩

import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodec;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodecFactory;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionInputStream;
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionOutputStream;
import org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils;

public class TestCompress {
    
    
	public static void main(String[] args) throws Exception {
    
    
		compress("e:/hello.txt","org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec");
 		decompress("e:/hello.txt.bz2");
	}

	private static void compress(String filename, String method) throws Exception {
    
    
		// 1.获取输入流
		FileInputStream fis = new FileInputStream(new File(filename));
		Class codecClass = Class.forName(method);
		CompressionCodec codec = (CompressionCodec) ReflectionUtils.newInstance(codecClass, new Configuration());
		// 2.获取输出流
		FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File(filename + codec.getDefaultExtension()));
		CompressionOutputStream cos = codec.createOutputStream(fos);
		// 3.流的对拷
		IOUtils.copyBytes(fis, cos, 1024*1024*5, false);
		// （4）关闭资源
		cos.close();
		fos.close();
		fis.close();
	}

	private static void decompress(String filename) throws FileNotFoundException, IOException {
    
    
		// 1.校验是否能解压缩
		CompressionCodecFactory factory = new CompressionCodecFactory(new Configuration());
		CompressionCodec codec = factory.getCodec(new Path(filename));
		if (codec == null) {
    
    
			System.out.println("cannot find codec for file " + filename);
			return;
		}
		// 2.获取输入流
		CompressionInputStream cis = codec.createInputStream(new FileInputStream(new File(filename)));
		// 3.获取输出流
		FileOutputStream fos = new FileOutputStream(new File(filename + ".decoded"));
		// 4.流的对拷
		IOUtils.copyBytes(cis, fos, 1024*1024*5, false);
		// 5.关闭资源
		cis.close();
		fos.close();
	}
}

即使MapReduce的输入输出文件都是未压缩的文件，仍然可以对Map任务的中间结果输出做压缩，因为它要写在硬盘并且通过网络传输到Reduce节点，对其压缩可以提高很多性能，这些工作只要在驱动类设置两个属性即可。
Map输出端采用压缩：

// 开启map端输出压缩
configuration.setBoolean("mapreduce.map.output.compress", true);
// 设置map端输出压缩方式
configuration.setClass("mapreduce.map.output.compress.codec", BZip2Codec.class, CompressionCodec.class);

Reduce输出端采用压缩：

// 设置reduce端输出压缩开启
FileOutputFormat.setCompressOutput(job, true);
// 设置压缩的方式
FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, BZip2Codec.class);

Hadoop-MapReduce-数据压缩