关于几种压缩算法以及hadoop和hbase中的压缩配置说明
Hadoop中常用的压缩算法有bzip2、gzip、lzo、snappy，其中lzo、snappy需要操作系统安装native库才可以支持
下面这张表，是比较官方一点的统计，不同的场合用不同的压缩算法。bzip2和GZIP是比较消耗CPU的，压缩比最高，GZIP不能被分块并行的处理；Snappy和LZO差不多，稍微胜出一点，cpu消耗的比GZIP少。
通常情况下，想在CPU和IO之间取得平衡的话，用Snappy和lzo比较常见一些。
Comparison between compression algorithms
| Algorithm | % remaining | Encoding | Decoding |
|---|---|---|---|
| GZIP | 13.4% | 21 MB/s | 118 MB/s |
| LZO | 20.5% | 135 MB/s | 410 MB/s |
| Snappy | 22.2% | 172 MB/s | 409 MB/s |
对于数据格式为TextFile，Sequence，以及其他用户自定义的文件格式的文件，都可以采用以上的压缩算法进行压缩；
TextFile在压缩以后，不能split，压缩出来的数据当做job的输入是一个文件作为一个map。SequenceFile本身是分块的，加上lzo的压缩格式，文件可以实现lzo方式的split操作，可以按照record、block进行压缩，一般采用block效率更高一些。
一、hadoop(hive)对mapreduce压缩参数设置
1、mapreduce的中间结果对压缩的支持
方法一：
hadoop 中 mapred-site.xml
方法二
hive中hive-site.xml
sent across the network. Uses SequenceFile compression.
compressed?
方法三
hive中shell
set hive.exec.compress.intermediate=true;
set hive.intermediate.compression.codec="org.apache.hadoop.io.compress.LzoCodec";
2、mapreduce的输出结果对压缩的支持
hive-site.xml中配置：
或者在hadoop-site.xml中添加：
for compression/decompression.
二、HBASE对这三种压缩格式的支持
HBase中可以对HFile进行gzip、lzo、snappy方式的压缩存储。
1、对于gzip压缩的支持
hbase(main):001:0> create 'testtable', { NAME => 'colfam1',
COMPRESSION => 'GZ' }
或者alter 'testtable'，不过要先disable table，完成压缩后，再enable table
2、对于lzo的支持，需要系统安装lzo动态库，以及hadoop lzo相关的native库，后把native库jar文件copy到hadoop/lib/native 及 hbase/lib/native中
同时在core-site.xml中，配置lzo压缩
org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec是hadoop默认的zlib压缩
hbase(main):001:0> create 'testtable', { NAME => 'colfam1',
COMPRESSION => 'lzo' }
3、 对于synappy的支持，需要安装snappy，并且 将 hadoop-snappy-0.0.1-SNAPSHOT.tar.gz 的native中的动态静态链接库文件拷到hadoop以及hbase lib的native下面，将hadoop-snappy-0.0.1-SNAPSHOT.jar考到hadoop 以及hbase 的lib下
在core-site.xml中，配置lzo压缩
hbase(main):001:0> create 'testtable', { NAME => 'colfam1',
COMPRESSION => 'synappy' }