centos hbase数据压缩方法

HBase数据压缩详解

HBase数据压缩是一种提升存储空间利用率并减少I/O操作成本的有效手段。HBase支持多种压缩算法，如Snappy、LZO、GZIP等。以下是对HBase数据压缩的全面解读：

常用压缩算法

• GZIP：具有极高的压缩比率，但压缩与解压速度偏慢，适用于存放历史数据。
• Snappy：压缩与解压速度极快，适合存放活跃数据及温数据，整体表现优于LZO。
• LZO：拥有较高的压缩比率和较快的压缩速度，适用于对性能有综合需求的环境。需额外安装LZO库，不同系统的兼容性可能存在差异。
• LZ4：具备非常高的压缩与解压速度，适合对延迟敏感的应用场景。其压缩比率较低，适合对存储空间需求不高的场合。
• None：关闭数据压缩，维持数据原始尺寸。

压缩策略

HBase包含两种主要的压缩策略：

• Minor Compactions：通常会整合若干临近的小storefiles形成一个新的文件。Minor compactions不会移除已删除或过期的cells，这一操作仅由major compactions完成。
• Major Compactions：除了执行文件合并之外，还会清除已删除或过期的数据。

压缩算法的配置与应用

• 创建表时设定压缩属性：建立HBase表时，可通过Compression属性定义压缩算法。例如，若想采用Snappy压缩算法，在创建表时可加入如下配置：

    create 'table_name', 'cf_name', { 'COMPRESSION' 'SNAPPY' }

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• 数据插入时自动压缩：HBase会在数据插入过程中自动压缩数据。数据写入HBase后，将以指定格式压缩并保存于HDFS中。

  

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• 数据读取时自动解压缩：从HBase读取数据时，系统会自动解压缩数据。即在读取数据时，HBase会把压缩格式的数据还原为原始格式，供程序正常使用。

使用注意事项

• 在启用压缩功能前，务必确认HBase集群及客户端均支持所选的压缩算法。
• 数据压缩可能带来额外的CPU负担，因为压缩和解压缩都需要消耗额外的计算资源。

通过恰当选择和运用压缩算法，HBase能够大幅提高存储效率，进而优化整体性能。

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