如何配置MapReduce以优化Parquet表的压缩输入？

MapReduce作业可以通过配置Parquet表的压缩格式来优化输入数据的大小。选择合适的压缩算法可以在不影响性能的前提下减少存储空间和加快数据处理速度，常见的压缩格式包括Snappy、Gzip和LZO等。

MapReduce的压缩输入配置和Parquet表的压缩格式是两个不同的概念，但它们都涉及到数据压缩以提高存储和处理效率，下面分别介绍这两个概念：

MapReduce的压缩输入配置

在Hadoop MapReduce中，可以通过配置输入数据的压缩格式来减少磁盘I/O操作和网络传输的数据量，常见的压缩格式有：

gzip

bzip2

LZO

Snappy

LZ4

要在MapReduce作业中配置输入数据的压缩格式，可以在mapreduce.job.inputformat.class属性中指定一个支持压缩的输入格式类，例如org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat，在mapreduce.job.inputformat.compress.codec属性中设置所需的压缩编解码器。

示例：使用gzip压缩格式

<configuration>
  <property>
    <name>mapreduce.job.inputformat.class</name>
    <value>org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat</value>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.job.inputformat.compress.codec</name>
    <value>org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec</value>
  </property>
</configuration>

Parquet表的压缩格式

Apache Parquet是一种列式存储格式，它可以高效地存储和查询大量结构化数据，Parquet文件支持多种压缩编码方案，包括：

GZIP

Snappy

LZO

Brotli (从Parquet 1.9.0开始支持)

Uncompressed

要在创建Parquet表时配置压缩格式，可以使用以下方法之一：

1、在创建表时使用STORED AS PARQUET子句并指定压缩编解码器，

“`sql

CREATE TABLE my_table (col1 INT, col2 STRING) STORED AS PARQUET TBLPROPERTIES (‘parquet.compression’=’SNAPPY’);

“`

2、在写入Parquet文件时，使用适当的API参数设置压缩编解码器，例如在Java中使用ParquetWriter：

“`java

import org.apache.parquet.hadoop.ParquetWriter;

import org.apache.parquet.hadoop.metadata.CompressionCodecName;

// …

CompressionCodecName codec = CompressionCodecName.SNAPPY;

ParquetWriter<MyRecord> writer = new ParquetWriter<>(new Path("output.parquet"), MyRecord.getSchema(), codec);

“`

注意：Parquet文件的压缩和解压缩操作是在读取或写入数据时进行的，而不是在创建表时，选择适当的压缩格式取决于您的具体需求，如存储空间、查询性能和计算资源。