此次博主为大家带来的是Hive的数据压缩介绍及使用。

一. Hadoop源码编译支持Snappy压缩

1.1 资源准备

• 1．CentOS联网

配置CentOS能连接外网。Linux虚拟机ping www.baidu.com 是畅通的
注意：采用root角色编译，减少文件夹权限出现问题

1. 2．jar包准备(hadoop源码、JDK8 、maven、protobuf)

（1）hadoop-2.7.2-src.tar.gz
（2）jdk-8u144-linux-x64.tar.gz
（3）snappy-1.1.3.tar.gz
（4）apache-maven-3.0.5-bin.tar.gz
（5）protobuf-2.5.0.tar.gz

如果需要这些文件可自行通过博主分享的链接下载：
链接：https://pan.baidu.com/s/19lM5UgctzCgEkF5S7ZKBtA
提取码：drql

1.2 jar包安装

注意：所有操作必须在root用户下完成

• 1．JDK解压、配置环境变量JAVA_HOME和PATH，验证java-version(如下都需要验证是否配置成功)

[root@hadoop001 software] # tar -zxf jdk-8u144-linux-x64.tar.gz -C /opt/module/
[root@hadoop001 software]# vi /etc/profile
#JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
[root@hadoop001 software]#source /etc/profile

  

 

  
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验证命令：java -version

• 2．Maven解压、配置 MAVEN_HOME和PATH

[root@hadoop001 software]# tar -zxvf apache-maven-3.0.5-bin.tar.gz -C /opt/module/
[root@hadoop001 apache-maven-3.0.5]# vi /etc/profile
#MAVEN_HOME
export MAVEN_HOME=/opt/module/apache-maven-3.0.5
export PATH=$PATH:$MAVEN_HOME/bin
[root@hadoop001 software]#source /etc/profile

  

 

  
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验证命令：mvn -version

1.3 编译源码

• 1．准备编译环境

[root@hadoop001 software]# yum install svn
[root@hadoop001 software]# yum install autoconf automake libtool cmake
[root@hadoop001 software]# yum install ncurses-devel
[root@hadoop001 software]# yum install openssl-devel
[root@hadoop001 software]# yum install gcc*

  

 

  
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• 2．编译安装snappy

[root@hadoop001 software]# tar -zxvf snappy-1.1.3.tar.gz -C /opt/module/
[root@hadoop001 module]# cd snappy-1.1.3/
[root@hadoop001 snappy-1.1.3]# ./configure
[root@hadoop001 snappy-1.1.3]# make
[root@hadoop001 snappy-1.1.3]# make install
# 查看snappy库文件
[root@hadoop001 snappy-1.1.3]# ls -lh /usr/local/lib |grep snappy

  

 

  
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• 3．编译安装protobuf

[root@hadoop001 software]# tar -zxvf protobuf-2.5.0.tar.gz -C /opt/module/
[root@hadoop001 module]# cd protobuf-2.5.0/
[root@hadoop001 protobuf-2.5.0]# ./configure 
[root@hadoop001 protobuf-2.5.0]#  make 
[root@hadoop001 protobuf-2.5.0]#  make install
# 查看protobuf版本以测试是否安装成功
[root@hadoop001 protobuf-2.5.0]# protoc --version

  

 

  
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• 4．编译hadoop native

[root@hadoop001 software]# tar -zxvf hadoop-2.7.2-src.tar.gz
[root@hadoop001 software]# cd hadoop-2.7.2-src/
[root@hadoop001 software]# mvn clean package -DskipTests -Pdist,native -Dtar -Dsnappy.lib=/usr/local/lib -Dbundle.snappy

  

 

  
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执行成功后，/opt/software/hadoop-2.7.2-src/hadoop-dist/target/hadoop-2.7.2.tar.gz即为新生成的支持snappy压缩的二进制安装包。

二. Hadoop压缩配置

2.1 MR支持的压缩编码

• 为了支持多种压缩/解压缩算法，Hadoop引入了编码/解码器:

• 压缩性能的比较

在此，我并没有写Snappy，下面我们先看到snappy的开源网站上看看。
http://google.github.io/snappy/

On a single core of a Core i7 processor in 64-bit mode, Snappy compresses at about 250 MB/sec or more and decompresses at about 500 MB/sec or more.

  

 

  
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  我们可以看到snappy压缩达到了250MB/s,解压达到了500MB/s,这性能直接碾压上面所列举的那几个!所以snappy也常作为企业数据压缩格式!

2.2 压缩参数配置

  要在Hadoop中启用压缩，可以配置如下参数（mapred-site.xml文件中）：

三. 开启Map输出阶段压缩

  开启map输出阶段压缩可以减少job中map和Reduce task间数据传输量。具体配置如下：

案例实操：

• 1. 开启hive中间传输数据压缩功能

hive (default)>set hive.exec.compress.intermediate=true;

  

 

  
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• 2. 开启mapreduce中map输出压缩功能

hive (default)>set mapreduce.map.output.compress=true;

  

 

  
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• 3. 设置mapreduce中map输出数据的压缩方式

hive (default)>set mapreduce.map.output.compress.codec=
 org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;


  

 

  
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• 4. 执行查询语句

hive (default)> select count(ename) name from emp;

  

 

  
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四. 开启Reduce输出阶段压缩

  当Hive将输出写入到表中时，输出内容同样可以进行压缩。属性hive.exec.compress.output控制着这个功能。用户可能需要保持默认设置文件中的默认值false，这样默认的输出就是非压缩的纯文本文件了。用户可以通过在查询语句或执行脚本中设置这个值为true，来开启输出结果压缩功能。

案例实操：

• 1. 开启hive最终输出数据压缩功能

hive (default)>set hive.exec.compress.output=true;

  

 

  
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• 2. 开启mapreduce最终输出数据压缩

hive (default)>set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;

  

 

  
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• 3. 设置mapreduce最终数据输出压缩方式

hive (default)> set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec =
 org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;


  

 

  
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• 4. 设置mapreduce最终数据输出压缩为块压缩

hive (default)> set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK;

  

 

  
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• 5. 测试一下输出结果是否是压缩文件

hive (default)> insert overwrite local directory
 '/opt/module/datas/distribute-result' select * from emp distribute by deptno sort by empno desc;


  

 

  
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  本次的分享就到这里了,

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