在centos系统上部署和利用hdfs的数据压缩技术，有助于节约存储空间并优化数据传输性能。以下列举了一些常用的压缩算法及其特性：
常见压缩算法详解
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GZIP：
- 优势：具备较高的压缩比例，压缩与解压的速度适中，Hadoop内置支持，多数Linux系统预装了gzip工具，操作便捷。
- 劣势：不具备split功能。
- 适用场合：适合处理单个文件压缩后大小不超过130MB的文件，比如日志文件。
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Snappy：
- 优势：拥有快速的压缩与解压速率以及适度的压缩比率，兼容Hadoop native库。
- 劣势：无split支持，压缩效果逊于Gzip，Hadoop未直接支持，需额外安装于Linux环境。
- 适用场合：特别适用于MapReduce任务中的Map阶段输出数据量较大的情况，可作为中间数据的压缩格式。
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LZO：
- 优势：压缩与解压速度较快，压缩比率合理，支持split，是Hadoop体系内最受欢迎的压缩格式之一。
- 劣势：压缩比率低于Gzip，Hadoop不原生支持，需手动安装lzop命令。
- 适用场合：适合用于压缩后仍然大于200MB的大文件。
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Bzip2：
- 优势：支持split，压缩比率极高，Hadoop内置支持，Linux系统自带bzip2工具。
- 劣势：压缩与解压耗时较长，不支持native。
- 适用场合：适用于对速度需求较低但对压缩率有较高要求的场景。
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LZ4：
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- 优势：侧重于提升速度，适用于既要保证快速传输又要兼顾一定压缩比率的环境。
- 劣势：压缩比率不及Gzip。
- 适用场合：适合实时数据流传输。
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Zstandard（Zstd）：
- 优势：压缩速度快，并且提供了多样化的压缩等级选项，灵活性强。
- 劣势：相关信息较少。
- 适用场合：适用于注重速度的场景。
HDFS中的压缩设置
若想在HDFS里启用压缩功能，需要编辑Hadoop配置文件 hdfs-site.xml 并加入相关参数。示例代码如下：
io.compression.codecs org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec io.compression.codec.snappy.class org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
当运用Hadoop的MapReduce或者Spark等计算框架时，可在作业配置中明确指定所需的压缩算法。例如，在MapReduce作业中可通过以下方法设定使用Snappy算法进行压缩：
conf.set("mapreduce.map.output.compress", "true");
conf.set("mapreduce.map.output.compress.codec", "org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");恰当配置HDFS的数据压缩方案，能够高效地管控存储资源，增强数据处理效能。
