這裡介紹如何讓 Hadoop 可以直接讀取 HDFS 中的 Gzip、Bzip2、Snappy 與 LZO 壓縮檔，省去解壓縮的麻煩。
巨量資料在儲存時，通常都會經過適當的壓縮以節省儲存空間，如果在分析時還要先解壓縮的話，可能會遇到儲存空間上的麻煩，以文字檔來說解壓縮之後的資料大小會是原本的好幾倍，而且解壓縮也會需要非常大量的時間。
若遇到資料壓縮與解壓縮的問題，可以將資料以 Hadoop 支援的幾種格式來壓縮存放，這樣在分析時就可以直接靠 Hadoop 解壓縮，讓分析者可以不需要手動處理巨量資料的解壓縮問題，也不必煩惱要準備額外的儲存空間。
Hadoop 支援的壓縮格式有 gzip、bzip2、snappy 與 LZO，以下是各種壓縮格式的比較：
| Codec | 副檔名 | 是否可分割 | 壓縮率 | 壓縮速度 |
|---|---|---|---|---|
| Gzip | .gz |
否 | 普通 | 普通 |
| Bzip2 | .bz2 |
是 | 佳 | 慢 |
| Snappy | .snappy |
否 | 普通 | 快 |
| LZO | .lzo |
要有索引才能分割 | 普通 | 普通 |
在使用壓縮資料之前，要先檢查 Hadoop 的 core-site.xml 設定檔，確認其中有包含自己要使用的 codec，以下是一個設定參考範例：
<!-- Compression Codecs --> <property> <name>io.compression.codecs</name> <value>org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec, org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec, org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec, org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec, org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec, com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec, com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec, org.apache.hadoop.io.compress.DeflateCodec </value> </property> <property> <name>io.compression.codec.lzo.class</name> <value>com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec</value> </property>
若要改變 Map 輸出資料的壓縮格式，可以修改 mapred-site.xml，以下是一個 LZO 的參考範例：
<property> <name>mapreduce.map.output.compress</name> <value>true</value> </property> <property> <name>mapreduce.map.output.compress.codec</name> <value>com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec</value> </property> <property> <name>mapred.child.env</name> <value>JAVA_LIBRARY_PATH=$JAVA_LIBRARY_PATH:/path/to/your/hadoop-lzo/libs/native</value> </property>
這是一個使用 gzip 壓縮資料的字數計算（word count）範例：
# 在 HDFS 上建立測試用的目錄 hadoop fs -mkdir wordcount # 建立測試用資料 echo "this is a test that is a test" >> words.txt # 壓縮資料 gzip words.txt # 將資料放進 HDFS hadoop fs -put words.txt.gz wordcount/ # 執行 Word Count 範例 hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount wordcount/ wordcount_out/ # 輸出結果 hadoop fs -text wordcount_out/part*
a 2 test 2 that 1 is 2 this 1
測試完之後，將 HDFS 上的資料清除乾淨：
# 清理資料 hadoop fs -rm -r wordcount_out/ hadoop fs -rm -r wordcount/
這是一個使用 bzip2 壓縮資料的字數計算（word count）範例：
# 在 HDFS 上建立測試用的目錄 hadoop fs -mkdir wordcount # 建立測試用資料 echo "this is a test that is a test" >> words.txt # 壓縮資料 bzip2 -z words.txt # 將資料放進 HDFS hadoop fs -put words.txt.bz2 wordcount/ # 執行 Word Count 範例 hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount wordcount/ wordcount_out/ # 輸出結果 hadoop fs -text wordcount_out/part*
a 2 test 2 that 1 is 2 this 1
測試完之後，將 HDFS 上的資料清除乾淨：
# 清理資料 hadoop fs -rm -r wordcount_out/ hadoop fs -rm -r wordcount/
安裝 lzop 壓縮程式：
sudo yum install lzop lzo lzo-devel
或是從官方網站下載：
# 下載 lzop 壓縮程式 wget http://www.lzop.org/download/lzop-1.03-i386_linux.tar.gz # 解壓縮 tar zxvf lzop-1.03-i386_linux.tar.gz
以下是使用 LZO 壓縮資料的字數計算範例：
# 在 HDFS 上建立測試用的目錄 hadoop fs -mkdir wordcount # 建立測試用資料 echo "this is a test that is a test" >> words.txt # 壓縮資料 lzop words.txt # 將資料放進 HDFS hadoop fs -put words.txt.lzo wordcount/ # 執行 Word Count 範例 hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount wordcount/ wordcount_out/ # 輸出結果 hadoop fs -text wordcount_out/part*
a 2 test 2 that 1 is 2 this 1
測試完之後，將 HDFS 上的資料清除乾淨：
# 清理資料 hadoop fs -rm -r wordcount_out/ hadoop fs -rm -r wordcount/
如果結果出現類似這樣的亂碼，通常是因為 Hadoop 的 codec 沒設定好，沒有正常解壓縮 LZO 壓縮檔索引起的。
若遇到 LzoCodec 找不到的情況，可參考 StackOverflow 的說明安裝 hadoop-lzo。
參考資料：StackOverflow、
Data Compression in Hadoop、dummies、GitHub、cloudera、databricks
