千锋老师浅谈大数据知识难点

　　随着大数据时代的到来，越来越多的行业都在运用大数据，数据越来越多，处理起来就会越麻烦，为了处理更多数据我们必须学会是用一些大数据的压缩，那么压缩在Hadoop里面是不是所有格式都适用呢?它都有哪些性能呢?
　　压缩在sqoop里面可以做，在hive和impala里面也可以做。那么什么情况下我们会用压缩呢?千锋老师为你解答：通常在数据量非常大，我们通过压缩去减小数据量，从而达到将来去使用数据的时候，减少数据传输IO的情况下去使用。压缩对于性能的提升以及存储效率的提高也有作用。
　　一、 数据压缩
　　每种文件格式都支持压缩，压缩将减少磁盘空间的占用。但是压缩本身会带来CPU的一些开销，所以压缩需要在CPU时间和带宽/存储空间之间进行权衡。比如：
　　(1)有些算法会花费很长的时间，但节省更多的空间.
　　(2)有些算法更快，但节省的空间有限。
　　这个怎么来理解呢?我们打个比方，假如说1T的数据压缩成100G，可能需要10分钟。如果压缩成500G可能需要1分钟。请问你选择那种方式?所以我们就需要在CPU时间和带宽之间进行一个权衡，当然这里不存在哪种方式的好坏，只是我们根据自己使用的需求去选择。
　　另外，压缩对性能很有好处：很多Hadoop作业是受IO限制的，使用压缩可以每个IO操作处理更多的数据，压缩也可以改进网络传输的性能。
　　二、 压缩Codecs
　　压缩算法的实现被称为codec，是Compressor/Decompressor的简写。很多codecs在Hadoop中很常用，每种都有不同的性能特性。但是，不是所有的Hadoop工具都是跟所有codecs兼容的。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。
　　在这里我们看一下不同压缩工具的性能：

大数据知识点

　　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。这里我重点推荐使用Snappy,因为它可以提供很好地压缩性能，而且压缩的数据是可以分片的，对于后期的运行处理有很大的作用。
　　另外要注意：对于热数据，速度更重要，1秒压缩40%的数据比10秒压缩80%的数据更好。
　　三、Sqoop使用压缩
　　Sqoop使用--compression-codec标志
　　示例：
　　--compression-codec
　　org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
　　四、Impala和Hive使用压缩
　　Impala和Hive使用压缩，需要我们在创建表的语法中去指定。可能对于不同的压缩而言，我们指定的属性和语法会有不同。
　　注意：Impala在内存里查询数据-压缩和解压缩都在内存
　　Impala示例：

大数据难点

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