浅谈HADOOP中压缩技术的选择

众所周知，没有任何一种压缩算法能达到一劳永逸的效果，如何选择压缩算法需要实际情况实际分析，归根到底其实就是时间与空间的选择。

压缩的好处 和 坏处
好处：
    1、节省空间
    2、减少IO（硬盘IO 和 网络传输IO）
    3、减少网络传输时间
    
坏处：
    1、由于使用数据时，需要先将数据解压，加重CPU负荷

常用的压缩技术：    

目前如果LZO使用索引技术，是能支持风格
压缩在Hadoop中的应用 - 是否支持分割
gzip、bzip2、LZO、Snappy区别主要在于是否支持分割。如果不支持分割，则意味中只能使用一个Task处理。

如何选择压缩算法
1、根据实际情况，选择使用Lossless（无损）还是Lossy（有损）的压缩技术。
2、判断热度选择压缩比。

以一个MR的JOB为例子作分析：
这里先将一个MR的JOB分大致为3个阶段：MAP、Shuffle&Sort、Reduce。每个阶段都会伴随网络传输、硬盘IO 和 解压（输入）压缩（输出）
已一个MR的job为例，InputSplit->Maps之间，如果读取的文件使用了不支持分割的压缩技术，意味着这里InputSplit 和 Maps 是多对一的关系，效率自然大大减低，如果数据量大甚至会出现OOM。
如果使用支持分割的技术，如果压缩比太大，意味着Maps阶段会花费大量的CPU资源去解压这些数据，很好可能造成JOB的阻塞。所以需要权衡时间和空间采用一种解压较快、压缩比较低可支持分割的压缩技术。
Shuffle&Sort阶段同Map
Reduce阶段，如果最后输出的数据不作为其它JOB的数据源，建议选择压缩比较高的技术。