在大数据环境下，数据的存储也是个问题。如何存储大量的文件和计算一直是人们所关注的。因为hadoop的分布式存储和计算模型，其实瓶颈在于IO而非传统的CPU，这样压缩存储非常合适。hadoop提供了内置压缩格式和支持第三方的本地压缩算法库。
所有的压缩算法都是空间和时间的转换，更快压缩时间还是更小的压缩比。
在压缩算法中压缩后的数据能否分隔是一个非常重要的因素。举例来说，一个未压缩的文件有1GB大小，hdfs默认的block大小是64MB,那么这个文件就会被分为16个block作为mapreduce的输入，每一个单独使用一个map任务。如果这个文件是已经使用gzip压缩的呢，如果分成16个块，每个块做成一个输入，显然是不合适的，因为gzip压缩流的随即读是不可能的。实际上，当mapreduce处理压缩格式的文件的时候它会认识到这是一个gzip的压缩文件，而gzip又不支持随即读，它就会把16个块分给一个map去处理，这里就会有很多非本地处理的map任务，整个过程耗费的时间就会相当长。（以前不理解HDFS是如何存储压缩文件的，其实是先压缩，然后把压缩后的文件按照block块大小写入到HDFS，所以才会存在压缩算法是否支持分隔的区别。如果压缩算法支持分隔则需要每个block块有元数据信息，或者建立block块的索引）。
也可以把压缩后的文件上传到HDFS，hadoop会识别压缩后的文件后缀来判断是否支持可分隔来支持分布式处理。
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下面介绍下hadoop常用的四种压缩格式的优缺点和使用场景。
1 gzip压缩
优点：压缩率比较高，而且压缩/解压速度也比较快；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；有hadoop native库；大部分linux系统都自带gzip命令，使用方便。
缺点：不支持split。
应用场景：当每个文件压缩之后在130M以内的（1个块大小内），都可以考虑用gzip压缩格式。譬如说一天或者一个小时的日志压缩成一个gzip文件，运行mapreduce程序的时候通过多个gzip文件达到并发。hive程序，streaming程序，和java写的mapreduce程序完全和文本处理一样，压缩之后原来的程序不需要做任何修改。
2 lzo压缩
优点：压缩/解压速度也比较快，合理的压缩率；支持split，是hadoop中最流行的压缩格式；支持hadoop native库；可以在linux系统下安装lzop命令，使用方便。
缺点：压缩率比gzip要低一些；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split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优点越越明显。
3 snappy压缩
优点：高速压缩速度和合理的压缩率；支持hadoop native库。
缺点：不支持split；压缩率比gzip要低；hadoop本身不支持，需要安装；linux系统下没有对应的命令。
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作业的输出和另外一个mapreduce作业的输入。
4 bzip2压缩
优点：支持split；具有很高的压缩率，比gzip压缩率都高；hadoop本身支持，但不支持native；在linux系统下自带bzip2命令，使用方便。
缺点：压缩/解压速度慢；不支持native。
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，可以作为mapreduce作业的输出格式；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得比较少的情况；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split，而且兼容之前的应用程序（即应用程序不需要修改）的情况。
最后用一个表格比较上述4种压缩格式的特征（优缺点）：
| 压缩格式 | split | native | 压缩率 | 速度 | 是否hadoop自带 | linux命令 | 换成压缩格式后，原来的应用程序是否要修改 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| gzip | 否 | 是 | 很高 | 比较快 | 是，直接使用 | 有 | 和文本处理一样，不需要修改 |
| lzo | 是 | 是 | 比较高 | 很快 | 否，需要安装 | 有 | 需要建索引，还需要指定输入格式 |
| snappy | 否 | 是 | 比较高 | 很快 | 否，需要安装 | 没有 | 和文本处理一样，不需要修改 |
| bzip2 | 是 | 否 | 最高 | 慢 | 是，直接使用 | 有 | 和文本处理一样，不需要修改 |