電子發燒友App
我們介紹了在Hive中組織數據的規則和方法。本節作為《Hadoop從入門到精通》專題的第四章第二節，將主要介紹如何在Hive中進行數據壓縮，有哪些可選的數據壓縮方法等內容。數據壓縮是一種將數據簡化為更緊湊形式的機制，以節省存儲空間并提高數據傳輸效率。
?通過數據壓縮實現高效存儲
數據壓縮是文件處理的重要方面，在處理Hadoop支持的數據大小時，這一點變得更加重要。大部分企業在使用Hadoop時，目標都是盡可能高效得進行數據處理，選擇合適的壓縮編解碼器將使作業運行更快，并允許在集群中存儲更多數據。
為數據選擇正確的壓縮編解碼器
在HDFS上使用壓縮并不像在ZFS等文件系統上那樣透明，特別是在處理可拆分的壓縮文件時（本章稍后將詳細介紹）。使用Avro和SequenceFile等文件格式的優點是內置壓縮支持，使壓縮幾乎對用戶完全透明。但是在使用文本等格式時，就會失去這種支持。
問題
評估并確定用于數據壓縮的最佳編解碼器。
解決方案
谷歌的壓縮編解碼器Snappy提供壓縮大小和讀/寫執行時間的最佳組合。但是，當使用必須支持可拆分性的大型壓縮文件時，LZOP是最好的編解碼器。
討論
首先，快速瀏覽可用于Hadoop的壓縮編解碼器，如表4.1所示。
表4.1壓縮編解碼器
要正確評估編解碼器，首先需要確定評估標準，該標準應基于功能和性能特征。對于壓縮，你的標準可能包括以下內容：
空間/時間權衡——通常，計算成本越高的壓縮編解碼器可以產生更好的壓縮比，從而產生更小的壓縮輸出。
可拆分性——可以拆分壓縮文件以供多個mapper使用。如果無法拆分壓縮文件，則只能使用一個mapper。如果該文件跨越多個塊，則會丟失數據局部性，因為map可能必須從遠程DataNode讀取塊，從而導致網絡I/O開銷。
本機壓縮支持——是否存在執行壓縮和解壓縮的本地庫？這通常勝過用Java編寫的壓縮編解碼器，沒有底層的本機庫支持。
表4.2 壓縮編解碼器比較
Native vs Java bzip2
Hadoop添加了對bzip2的原生支持（從版本2.0和1.1.0開始）。本機bzip2支持是默認的，但不支持可拆分性。如果需要可拆分性，就需要啟用Java bzip2，可以通過將io.compression .codec.bzip2.library設置為java-builtin來指定。
接下來，我們來了解編解碼器在空間和時間上是如何平衡的。此處使用100 MB（10 ^ 8）的XML文件（來自http://mattmahoney.net/dc/textdata.html的enwik8.zip）來比較編解碼器運行時間及其壓縮大小，具體測試結果見表4.3。
表4.3 100 MB文本文件上壓縮編解碼器的性能比較
運行測試
當進行評估時，我建議使用自己的數據進行測試，最好是在類似于生產節點的主機上執行測試，這樣就可以很好地理解編解碼器的預期壓縮和運行時間。
要確保集群已啟用本機編解碼器，你可以通過運行以下命令來檢查：
$ hadoop checknative -a
空間和時間的結果說明了什么？如果將盡可能多的數據壓入集群是首要任務，并且允許較長的壓縮時間，那么bzip2可能是適合的編解碼器。如果要壓縮數據但要求在讀取和寫入壓縮文件時引入最少的CPU開銷，則應該考慮LZ4。任何尋求壓縮和執行時間之間平衡的企業都不會考慮bzip2的Java版本。
拆分壓縮文件很重要，但必須在bzip2和LZOP之間進行選擇。原生bzip2編解碼器不支持拆分，Java bzip2 time可能會讓大多數人放棄。bzip2優于LZOP的唯一優勢是其Hadoop集成比LZOP更容易使用。
圖4.4 單個100 MB文本文件的壓縮大小（較小的值更好）
圖4.5單個100 MB文本文件的壓縮和解壓縮時間（較小的值更好）
雖然LZOP似乎看起來是最優的選擇，但還是需要做一些改進，正如下文所述。
總結
最適合的編解碼器取決于你的需求和標準。如果不關心拆分文件，LZ4是最有前途的編解碼器，如果想要拆分文件，LZOP就是最應該關注的。
此外，我們還需要考慮數據是否需要長期存儲。如果長時間保存數據，你可能希望最大限度地壓縮文件，我建議使用基于zlib的編解碼器（例如gzip）。但是，由于gzip不可拆分，因此將它與基于塊的文件格式（如Avro或Parquet）結合使用是明智的，這樣數據仍然可以拆分，或者調整輸出大小使其在HDFS中占用一個塊，這樣就不需要考慮是否可拆分。
請記住，壓縮大小將根據文件是文本還是二進制而有所不同，具體取決于其內容。要獲得準確的數字，需要針對自己的數據運行類似的測試。
對HDFS中的數據進行壓縮有許多好處，包括減小文件大小和更快的MapReduce作業運行時。許多壓縮編解碼器可用于Hadoop，我根據功能和性能對它們進行了評估。接下來，讓我們看看如何壓縮文件并通過MapReduce，Pig和Hive等工具使用它們。
使用HDFS，MapReduce，Pig和Hive進行壓縮
由于HDFS不提供內置的壓縮支持，因此在Hadoop中使用壓縮可能是一項挑戰。此外，可拆分壓縮不適合技術水平不高的初學者，因為它并不是Hadoop開箱即用的功能。如果正在處理壓縮到接近HDFS塊大小的中型文件，以下方法將是在Hadoop中壓縮優勢最明顯和最簡單的方法。
問題
希望在HDFS中讀取和寫入壓縮文件，并將其與MapReduce，Pig和Hive一起使用。
解決方案
在MapReduce中使用壓縮文件涉及更新MapReduce配置文件mapred-site.xml并注冊正在使用的壓縮編解碼器。執行此操作后，在MapReduce中使用壓縮輸入文件不需要額外的步驟，并且生成壓縮的MapReduce輸出是設置mapred.output.compress和mapred.output.compression.codec MapReduce屬性的問題。
討論
第一步是弄清楚如何使用本章前面評估的編解碼器來讀取和寫入文件。本章詳細介紹的所有編解碼器都與Hadoop捆綁在一起，但LZO / LZOP和Snappy除外，如果想使用這三種編解碼器，需要自己下載并構建。
要使用壓縮編解碼器，首先需要知道它們的類名，如表4.4所示。
表4.4 編解碼器類
在HDFS中使用壓縮
如何使用上表中提到的任何一種編解碼器壓縮HDFS中的現有文件？以下代碼支持這樣做：
編解碼器緩存使用壓縮編解碼器的一個開銷是創建成本很高。當使用Hadoop ReflectionUtils類時，與創建實例相關的一些開銷將緩存在ReflectionUtils中，這將加速后續創建編解碼器。更好的選擇是使用CompressionCodecFactory，它本身提供編解碼器緩存。
讀取此壓縮文件就像編寫一樣簡單：
超級簡單。既然可以創建壓縮文件，那么讓我們看看如何在MapReduce中使用。
在MapReduce中使用壓縮
要在MapReduce中使用壓縮文件，需要為作業設置一些配置選項。為簡潔起見，我們假設在此示例中使用了identity mapper和reducer：
使用未壓縮I/O與壓縮I/O的MapReduce作業之間的唯一區別是前面示例中的三個帶注釋的行。
不僅可以壓縮作業的輸入和輸出，而且中間map輸出也可以壓縮，因為它首先輸出到磁盤，最終通過網絡輸出到reducer。map輸出的壓縮有效性最終取決于發出的數據類型，但一般情況下，我們可以通過進行此更改來加速某些作業進程。
為什么不必在前面的代碼中為輸入文件指定壓縮編解碼器？默認情況下，FileInputFormat類使用CompressionCodecFactory來確定輸入文件擴展名是否與已注冊的編解碼器匹配。如果找到與該文件擴展名相關聯的編解碼器，會自動使用該編解碼器解壓縮輸入文件。
MapReduce如何知道要使用哪些編解碼器？需要在mapred-site.xml中指定編解碼器。 以下代碼顯示了如何注冊上述提到的所有編解碼器。請記住，除了gzip，Deflate和bzip2之外，所有壓縮編解碼器都需要構建并在集群上可用，然后才能注冊：
現在，你已經使用MapReduce掌握了壓縮，是時候了解Hadoop堆棧信息了。因為壓縮也可以與Pig和Hive一起使用，讓我們看看如何使用Pig和Hive鏡像完成MapReduce壓縮。
如果你正在使用Pig，那么使用壓縮輸入文件不需要額外的工作，需要做的就是確保文件擴展名map到相應的壓縮編解碼器（參見表4.4）。以下示例是gzips本地加密文件加載到Pig，并轉儲用戶名的過程：
寫gzip壓縮文件是一樣的，都要確保指定壓縮編解碼器的擴展名。以下示例將Pig關系B的結果存儲在HDFS文件中，然后將它們復制到本地文件系統以檢查內容：
在Hive中使用壓縮
與Pig一樣，我們需要做的就是在定義文件名時指定編解碼器擴展：
前面的示例將一個gzip壓縮文件加載到Hive中。在這種情況下，Hive將正在加載的文件移動到數據倉庫目錄，并繼續使用原始文件作為表的存儲。
如果要創建另一個表并指定需要被壓縮該怎么辦？下面的示例通過一些Hive配置來啟用MapReduce壓縮實現這一點（因為將執行MapReduce作業以在最后一個語句中加載新表）：
我們可以通過在HDFS中查看來驗證Hive是否確實壓縮了新apachelog_backup表的存儲：
應該注意的是，Hive建議使用SequenceFile作為表的輸出格式，因為SequenceFile塊可以單獨壓縮。
總結
此技術提供了一種在Hadoop中運行壓縮的快速簡便方法，這適用于不太大的文件，因為它提供了一種相對透明的壓縮方式。如果壓縮文件遠大于HDFS塊大小，請考慮以下方法。
可拆分LZOP，帶有MapReduce，Hive和Pig
如果你正在使用大型文本文件，即使在壓縮時，這也會比HDFS塊大小大很多倍。為避免讓一個map任務處理整個大型壓縮文件，你需要選擇一個可支持拆分該文件的壓縮編解碼器。
LZOP符合要求，但使用它比上文示例更復雜，因為LZOP本身不可拆分。因為LZOP是基于塊的，不可能隨機搜索LZOP文件并確定下一個塊的起點，這是該方法面臨的挑戰。
問題
希望使用壓縮編解碼器，以允許MapReduce在單個壓縮文件上并行工作。
解決方案
在MapReduce中，拆分大型LZOP壓縮輸入文件需要使用LZOP特定的輸入格式類，例如LzoInputFormat。在Pig和Hive中使用LZOP壓縮的輸入文件時，同樣的原則也適用。
討論
LZOP壓縮編解碼器是僅有的允許拆分壓縮文件的兩個編解碼器之一，因此多個Reducer可并行處理。另一個編解碼器bzip2受到壓縮時間的影響導致運行很慢，可能會導致編解碼器無法使用，LZOP提供了壓縮和速度之間的良好權衡。
LZO和LZOP有什么區別？LZO和LZOP編解碼器都可用于Hadoop。LZO是一個基于流的壓縮存儲，沒有塊或頭的概念。LZOP具有塊（已校驗和）的概念，因此是要使用的編解碼器，尤其是在希望壓縮輸出可拆分的情況下。令人困惑的是，Hadoop編解碼器默認情況下將以.lzo擴展名結尾的文件處理為LZOP編碼，以.lzo_deflate擴展名結尾的文件處理為LZO編碼。此外，許多文檔似乎可以互換使用LZO和LZOP。
不幸的是，由于許可原因，Hadoop并未不捆綁LZOP。在集群上編譯和安裝LZOP非常費力，要編譯本文代碼，還請先行安裝配置LZOP。
在HDFS中讀寫LZOP文件
如果要使用LZOP讀寫壓縮文件，我們需要在代碼中指定LZOP編解碼器：
代碼4.3在HDFS中讀寫LZOP文件的方法
讓我們編寫并讀取LZOP文件，確保LZOP實用程序可以使用生成的文件（將$ HADOOP_CONF_HOME替換為Hadoop配置目錄的位置）：
以上代碼將在HDFS中生成core-site.xml.lzo文件。
現在確保可以將此LZOP文件與lzop二進制文件一起使用。在主機上安裝lzop二進制文件將LZOP文件從HDFS復制到本地磁盤，使用本機lzop二進制文件解壓縮，并將其與原始文件進行比較：
diff驗證了使用LZOP編解碼器壓縮的文件可以使用lzop二進制文件解壓縮。
既然已經擁有了LZOP文件，我們需要對其進行索引以便可以拆分。
為LZOP文件創建索引
LZOP文件本身不可拆分，雖然其具有塊的概念，但缺少塊分隔同步標記意味著無法隨機搜索LZOP文件并開始讀取。但是因為在內部確實使用了塊，所以只需要做一些預處理即可，它可以生成一個包含塊偏移的索引文件。
完整讀取LZOP文件，并在讀取發生時將塊偏移寫入索引文件。索引文件格式（如圖4.6所示）是一個二進制文件，包含一系列連續的64-bit數字，表示LZOP文件中每個塊的字節偏移量。
你可以使用以下兩種方式創建索引文件，如果要為單個LZOP文件創建索引文件，只需要進行一個簡單的庫調用即可，如下：
shell$ hadoop com.hadoop.compression.lzo.LzoIndexer core-site.xml.lzo
如果有大量LZOP文件并且需要更有效的方法來生成索引文件，索引器運行MapReduce作業以創建索引文件，支持文件和目錄（以遞歸方式掃描LZOP文件）：
圖4.6中描述的兩種方法都將在與LZOP文件相同的目錄中生成索引文件。索引文件名是以.index為后綴的原始LZOP文件名。運行以前的命令將生成文件名core-site.xml.lzo.index。
接下來，我們來看看如何在Java代碼中使用LzoIndexer。以下代碼（來自LzoIndexer的主方法）將導致同步創建索引文件：
使用DistributedLzoIndexer，MapReduce作業將啟動并運行N個mapper，每個.lzo文件一個。沒有運行reducer，因此（identity）mapper通過自定義LzoSplitInputFormat和LzoIndexOutputFormat直接寫入索引文件。
如果要從自己的Java代碼運行MapReduce作業，可以使用DistributedLzoIndexer代碼。
需要LZOP索引文件，以便可以在MapReduce，Pig和Hive作業中拆分LZOP文件。既然已經擁有了上述LZOP索引文件，讓我們看一下如何將它們與MapReduce一起使用。
MapReduce和LZOP
在為LZOP文件創建索引文件之后，就可以開始將LZOP文件與MapReduce一起使用了。不幸的是，這給我們帶來了下一個挑戰：現有的基于Hadoop文件的內置輸入格式都不適用于可拆分LZOP，因為它們需要專門的邏輯來處理使用LZOP索引文件的輸入拆分。我們需要特定的輸入格式類才能使用可拆分LZOP。
LZOP庫為面向行的LZOP壓縮文本文件提供了LzoTextInputFormat實現，并附帶索引文件。
以下代碼顯示了配置MapReduce作業以使用LZOP所需的步驟。 我們將對具有文本LZOP輸入和輸出的MapReduce作業執行以下步驟：
壓縮中間map輸出還將減少MapReduce作業的總體執行時間：
可以通過編輯hdfs-site.xml輕松配置集群以始終壓縮map輸出：
每個LZOP文件的拆分數量是文件占用的LZOP塊數量的函數，而不是文件占用的HDFS塊數量函數。
Pig和Hive
Elephant Bird，一個包含與LZOP一起工作的實用程序的Twitter項目，提供了許多有用的MapReduce和Pig類。Elephant Bird有一個LzoPigStorage類，可以在Pig中使用基于文本的LZOP壓縮數據。
通過使用LZO庫中的com.hadoop.mapred .DeprecatedLzoTextInputFormat輸入格式類，Hive可以使用LZOP壓縮的文本文件。
總結
在Hadoop中使用可拆分壓縮是很棘手的。如果有幸能夠將數據存儲在Avro或Parquet中就會省心不少，因為它們提供了最簡單的方法來處理可輕松壓縮和拆分的文件。如果想壓縮其他文件格式并進行拆分，LZOP是唯一的候選者。
正如之前提到的，Elephant Bird項目提供了一些有用的LZOP輸入格式，可以使用LZOP壓縮文件格式，如XML和純文本。如果需要使用Todd Lipcon的LZO項目或Elephant Bird不支持的LZOP壓縮文件格式，則必須編寫自己的輸入格式。這對開發人員來說是一個很大的挑戰。現在，不少開發者都對Hadoop進行了改進，使其能夠支持具有自定義拆分邏輯的壓縮文件，最終用戶不必編寫自己的壓縮輸入格式。
對于資源總是稀缺的生產環境而言，壓縮可能是一項很艱巨的任務。壓縮還允許更快的作業執行時間，因此它是存儲的一個引人注目的方面。本節主要介紹了評估和選擇最適合數據的編解碼器，以及如何使用HDFS，MapReduce，Pig和Hive進行壓縮等內容，希望對各位有所幫助。
工商網監
評論