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一、shuffle阶段数据的压缩机制

### --- Hadoop当中支持的额压缩算法

~~~     数据压缩有两大好处，节约磁盘空间，加速数据在网络和磁盘上的传输！！
~~~     我们可以使用bin/hadoop checknative 来查看我们编译之后的hadoop支持的各种压缩，
~~~     如果出现openssl为false，那么就在线安装一下依赖包！！

### --- 安装openssl

[root@linux121 hadoop-2.9.2]# bin/hadoop checknative

压缩格式	hadoop自带	算法	文件扩展名	是否可切分	换成压缩格式后，原来的程序是否需要修改
DEFLATE	是，直接使用	DEFLATE	.deflate	否	和文本处理一样，不需要修改
Gzip	是，直接使用	DEFLATE	.gz	否	和文本处理一样，不需要修改
bzip2	是，直接使用	bzip2	.bz2	是	和文本处理一样，不需要修改
LZO	否，需要安装	LZO	.lzo	是	需要建索引，还需要指定输入格式
Snappy	否，需要安装	Snappy	.snappy	否	和文本处理一样，不需要修改

二、为了支持多种压缩/解压缩算法，Hadoop引入了编码/解码器

压缩格式	对应的编码/解码器
DEFLATE	org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec
gzip	org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec
bzip2	org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec
LZO	com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec
Snappy	org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec

三、常见压缩方式对比分析

压缩算法	原始文件大小	压缩后的文件大小	压缩速度	解压缩速度
gzip	8.3GB	1.8GB	17.5MB/s	9.5MB/s
bzip2	8.3GB	1.1GB	1.1GB	2.4MB/s
LZO-bset	8.3GB	2GB	4MB/s	60.6MB/s
LZO	8.3GB	2.9GB	49.3MB/S	74.6MB/s

### --- 压缩位置

~~~     # Map输入端压缩
~~~     此处使用压缩文件作为Map的输入数据，无需显示指定编解码方式，
~~~     Hadoop会自动检查文件扩展名，如果压缩方式能够匹配，
~~~     Hadoop就会选择合适的编解码方式对文件进行压缩和解压。
~~~     # Map输出端压缩
~~~     Shuffle是Hadoop MR过程中资源消耗最多的阶段，如果有数据量过大造成网络传输速度缓慢，
~~~     可以考虑使用压缩
~~~     # Reduce端输出压缩
~~~     输出的结果数据使用压缩能够减少存储的数据量，降低所需磁盘的空间，
~~~     并且作为第二个MR的输入时可以复用压缩。

四、压缩配置方式

### --- 在驱动代码中通过Configuration直接设置使用的压缩方式，可以开启Map输出和Reduce输出压缩

~~~     # 设置map阶段压缩
Configuration configuration = new Configuration();
configuration.set("mapreduce.map.output.compress","true");
configuration.set("mapreduce.map.output.compress.codec","org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");

~~~     # 设置reduce阶段的压缩

configuration.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress","true");
configuration.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type","RECORD");
configuration.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec","org.ap
ache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");

### --- 配置mapred-site.xml(修改后分发到集群其它节点，重启Hadoop集群),
~~~     此种方式对运行在集群的所有MR任务都会执行压缩。

<property>
        <name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress</name>
        <value>true</value>
</property>
<property>
        <name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type</name>
        <value>RECORD</value>
</property>
<property>
        <name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec</name>
        <value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
</property>

五、压缩案例

### --- 需求

~~~     使用snappy压缩方式压缩WordCount案例的输出结果数据

六、代码实现

### --- 具体实现
~~~     在驱动代码中添加压缩配置

configuration.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress","true");
configuration.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type","RECORD");
configuration.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec","org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");

### --- 编程代码：创建项目snappy
~~~     countmapper

package com.yanqi.mr.snappy;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

//需求：单词计数
//1 继承Mapper类
//2 Mapper类的泛型参数：共4个，2对kv
//2.1 第一对kv:map输入参数类型
//2.2 第二队kv：map输出参数类型
// LongWritable, Text-->文本偏移量（后面不会用到），一行文本内容
//Text, IntWritable-->单词，1
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    //3 重写Mapper类的map方法
    /*
    1 接收到文本内容，转为String类型
    2 按照空格进行切分
    3 输出<单词，1>
     */
    //提升为全局变量，避免每次执行map方法都执行此操作
    final Text word = new Text();
    final IntWritable one = new IntWritable(1);

    // LongWritable, Text-->文本偏移量，一行文本内容，map方法的输入参数，一行文本就调用一次map方法
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//        1 接收到文本内容，转为String类型
        final String str = value.toString();
//        2 按照空格进行切分
        final String[] words = str.split(" ");
//        3 输出<单词，1>
        //遍历数据
        for (String s : words) {
            word.set(s);
            context.write(word, one);
        }

    }
}

### --- wordcountreducer

package com.yanqi.mr.snappy;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

//继承的Reducer类有四个泛型参数,2对kv
//第一对kv:类型要与Mapper输出类型一致：Text, IntWritable
//第二队kv:自己设计决定输出的结果数据是什么类型：Text, IntWritable
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    //1 重写reduce方法

    //Text key:map方法输出的key,本案例中就是单词,
    // Iterable<IntWritable> values：一组key相同的kv的value组成的集合

    IntWritable total = new IntWritable();

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        //2 遍历key对应的values，然后累加结果
        int sum = 0;
        for (IntWritable value : values) {
            int i = value.get();
            sum += 1;
        }
        // 3 直接输出当前key对应的sum值，结果就是单词出现的总次数
        total.set(sum);
        context.write(key, total);
        /*
    假设map方法：hello 1;hello 1;hello 1
    reduce的key和value是什么？
    key：hello,
    values:<1,1,1>

    假设map方法输出：hello 1;hello 1;hello 1，hadoop 1， mapreduce 1,hadoop 1
    reduce的key和value是什么？
    reduce方法何时调用：一组key相同的kv中的value组成集合然后调用一次reduce方法
    第一次：key:hello ,values:<1,1,1>
    第二次：key:hadoop ,values<1,1>
    第三次：key:mapreduce ,values<1>
     */
    }
}

### --- wordcountdriver

package com.yanqi.mr.snappy;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

//封装任务并提交运行
public class WordCountDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        /*
        1. 获取配置文件对象，获取job对象实例
        2. 指定程序jar的本地路径
        3. 指定Mapper/Reducer类
        4. 指定Mapper输出的kv数据类型
        5. 指定最终输出的kv数据类型
        6. 指定job处理的原始数据路径
        7. 指定job输出结果路径
        8. 提交作业
         */
//        1. 获取配置文件对象，获取job对象实例
        final Configuration conf = new Configuration();
        //针对reduce端输出使用snappy压缩
        conf.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress", "true");
        conf.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type", "RECORD");
        conf.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec", "org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec");
        final Job job = Job.getInstance(conf, "WordCountDriver");
//        2. 指定程序jar的本地路径
        job.setJarByClass( WordCountDriver.class);
//        3. 指定Mapper/Reducer类
        job.setMapperClass( WordCountMapper.class);
        job.setReducerClass( WordCountReducer.class);
//        4. 指定Mapper输出的kv数据类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
//        5. 指定最终输出的kv数据类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

//        6. 指定job读取数据路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0])); //指定读取数据的原始路径
//        7. 指定job输出结果路径
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); //指定结果数据输出路径
//        8. 提交作业
        final boolean flag = job.waitForCompletion(true);
        //jvm退出：正常退出0，非0值则是错误退出
        System.exit(flag ? 0 : 1);

    }
}

### --- 使用maven打成jar包

~~~     生成jar包：maven：package——>将jar包上传到Hadoop集群中——>END
~~~     重新打成jar包，提交集群运行，验证输出结果是否已进行了snappy压缩！！

### --- 运行程序

[root@linux121 ~]# hadoop jar snappy.jar com.yanqi.mr.snappy.WordCountDriver /user/yanqi/input /user/yanqi/output

七、查看输出结果

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Walter Savage Landor:strove with none,for none was worth my strife.Nature I loved and, next to Nature, Art:I warm'd both hands before the fire of life.It sinks, and I am ready to depart

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