Spark中常用的壓縮方法有Gzip、Snappy、LZO、Bzip2等。
一、壓縮方法(python代碼)
下面以Python代碼為例，介紹如何使用這些壓縮方法。
1.Gzip壓縮方法
# 使用Gzip壓縮方法壓縮數(shù)據(jù)
data = sc.parallelize(range(10)).map(str)
data_gz = data.map(lambda x: (x,)).toDF(["value"]).write.format("gzip").mode("overwrite").save("data_gz")
# 使用Gzip壓縮方法讀取數(shù)據(jù)
data_gz = spark.read.format("gzip").load("data_gz")
data_gz.show()
2.Snappy壓縮方法
# 使用Snappy壓縮方法壓縮數(shù)據(jù)
data = sc.parallelize(range(10)).map(str)
data_snappy = data.map(lambda x: (x,)).toDF(["value"]).write.format("snappy").mode("overwrite").save("data_snappy")
# 使用Snappy壓縮方法讀取數(shù)據(jù)
data_snappy = spark.read.format("snappy").load("data_snappy")
data_snappy.show()
3.LZO壓縮方法
# 使用LZO壓縮方法壓縮數(shù)據(jù)
data = sc.parallelize(range(10)).map(str)
data_lzo = data.map(lambda x: (x,)).toDF(["value"]).write.format("com.hadoop.compression.lzo").mode("overwrite").save("data_lzo")
# 使用LZO壓縮方法讀取數(shù)據(jù)
data_lzo = spark.read.format("com.hadoop.compression.lzo").load("data_lzo")
data_lzo.show()
4.Bzip2壓縮方法
# 使用Bzip2壓縮方法壓縮數(shù)據(jù)
data = sc.parallelize(range(10)).map(str)
data_bzip2 = data.map(lambda x: (x,)).toDF(["value"]).write.format("bzip2").mode("overwrite").save("data_bzip2")
# 使用Bzip2壓縮方法讀取數(shù)據(jù)
data_bzip2 = spark.read.format("bzip2").load("data_bzip2")
data_bzip2.show()
需要注意的是:
- 不同的壓縮方法在使用時需要指定不同的格式，例如Gzip需要使用"gzip"格式，Snappy需要使用"snappy"格式，LZO需要使用"com.hadoop.compression.lzo"格式，Bzip2需要使用"bzip2"格式。
- 不同的壓縮方法在壓縮和解壓縮的速度、壓縮比等方面也會有所不同，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行選擇和應(yīng)用。
二、對比參考
1.性能對比
2.其他特性對比
文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-610433.html
三、其他相關(guān)主題
《SparkSQL中使用常用的優(yōu)化技術(shù)(python)》
《Spark SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析中可能遇到的問題以及性能優(yōu)化思路》
《SparkSQL優(yōu)化查詢性能的方法》
《SparkSQL中常用的優(yōu)化器(python實現(xiàn))》文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-610433.html
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