hadoop MapReduce的输出压缩算法的设置（四种方法）

MapReduce的过程中，一个job结束之后，会输出处理完毕的数据集，也就是reduce的处理结果。我们可以将这些结果采用指定的压缩算法输出到指定的文件夹中。

map端数据的压缩：要求是reduce从map端进行数据拉取的时候，传输速度要快，此时适合选择snappy数据压缩算法。

reduce端数据压缩：reduce端数据最终输出到HDFS上进行数据存储，要求是数据的占用空间要小，所以，可以选择gzip进行数据压缩。

常用的四种方法：

方法一：通过配置参数进行传值

原理：这些配置会被加载到conf对象中，供job的mapreduc任务使用。

缺点：对于大长串的参数不建议放在这里，会导致参数传递混乱，建议放在xml中进行配置。

优点：-D传参不用改变源码，这点是十分重要的，要知道，我们的项目都会被打成jar包部署在服务器集群上，不用修改源码即可传参，十分灵活。

在Idea中，在edit Configurations中配置，其实就是通过将参数传给main函数进行设置压缩格式。

格式：-Dname=value

示例：

上图中Program arguments的参数如下（后面两个参数是输入输出路径）：

-Dmapreduce.output.fileoutputformat.compress=true -Dmapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.ip.compress.GzipCodec /tmp/mr/input /tmp/mr/output

方法二：

在Tool接口的run方法中，设置输出格式，添加以下两行代码：

        FileOutputFormat.setCompressOutput(job,true);
        FileOutputFormat.setOutputCompressorClass(job, GzipCodec.class);

方法三：

在Tool接口的run方法中，利用Configuration对象进行设置，如下：

        conf.set(FileOutputFormat.COMPRESS,"true");
        conf.set(FileOutputFormat.COMPRESS_CODEC,GzipCodec.class.getName());

等价于：

conf.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress","true");
conf.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec",GzipCodec.class.getName());

方法四：通用配置，采用xml

在java的resouces文件中，添加mapred-site.xml文件，文件结构如图：

        

文件的内容如下：

	
		mapreduce.map.output.compress
		true
		map是否启用压缩
	
	
		mapreduce.map.output.compress.codec
		org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
		map采用何种压缩算法
	

	
		mapreduce.output.fileoutputformat.compress
		true
		reduce是否启用压缩
	
	
		mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec
		org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec
		reduce采用何种压缩算法
	

 

总结：

1 加载顺序（从源码可以看出来）：首先加载xml配置文件，再加载-D参数，如果遇到和xml相同的参数，那么重写参数。

最后加载的是conf.set，conf.set遇到-D参数相同的设置，则重写。源码如下：

2 优缺点：

-D参数配置：灵活，但是不适合大长串的参数

conf.set（）的方式：可以进行单个job任务的mr配置

XML的配置：公司的集群配置有权限设置。同时，所有集群的hadoop项目都会加载这个配置文件。