MapReduce作業(yè)可以通過(guò)配置Parquet表的何配壓縮格式來(lái)優(yōu)化輸入數(shu)據的大小。選擇合適的優(yōu)化壓縮算法可以在不影響性能的前提下減少存儲空間和加快數據處理速度，常見(jiàn)的縮輸壓縮格式包括Snappy、Gzip和LZO等。何配
MapReduce的優(yōu)化壓縮輸入配置(′▽?zhuān)?和Parquet表的壓縮格式是兩個(gè)不同的概念，但它們都涉及到數據壓縮以提高存儲ヽ(′▽?zhuān)?ノ和處(chu)理效率，縮輸下面分別介紹這兩個(gè)概念：
（圖片來(lái)源網(wǎng)絡(luò )，何配侵刪）MapReduce的優(yōu)化壓縮輸入配置
在Hadoop MapReduce中，可以通過(guò)配置輸入數據的縮輸壓縮格式來(lái)減少磁盤(pán)I/O操作和網(wǎng)絡(luò )傳輸的數據量，常見(jiàn)的何配壓縮格式有：
gzip
bzip2
LZO
要在MapReduce作業(yè)中配置輸ヽ(′?｀)ノ入數據的優(yōu)化壓縮格式，可以在mapreduce.job.inputformat.class屬性中指定一個(gè)支持壓縮的縮輸輸入格式類(lèi)，例如org.apache.hadoop.mapreduce.lib(′?｀).input.TextInputFormat，何配在mapr( ?ヮ?)educe.jo??b.i(?⊿?)npuヽ(′▽?zhuān)?ノtformat.compress.codec屬性中設置(′_｀)所需的優(yōu)化壓縮編解碼器。
示例：使用gzip壓縮格式
<configuration> <property> <name>mapreduce.job.inputformat.class&(′▽?zhuān)?lt;/name> <value>org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.Te(′▽?zhuān)?xtInputFormat</value> </property> <prop??erty> <name>mapreduce.job.inputformat.compress.codec</name> <value>org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec</value> </property&??gt;</configuratio( ?ヮ?)n>
Parque??t表的縮輸壓縮格式
GZIP
Snappy
LZO
（圖片來(lái)源網(wǎng)絡(luò )，侵刪）Brotli (從Parquet 1.9.0開(kāi)始(′?ω?`)支持)
Uncompressed
要在創(chuàng )建Parquet表時(shí)配置壓縮格式，可以使用以下方法之(zhi)一：
1??、在創(chuàng )建表時(shí)使用ST??ORED AS PARQUET子句并指定壓縮編解碼器，
“`sq(′▽?zhuān)?l
CREATE TABLE my??_table (col1 INT, col2 STRING) STORED AS PARQUET TBLPROPERTIES (‘parquet.compression’=’S(′Д` )NAPPY’);
“`
2、在寫(xiě)入P??arquet文件時(shí)，使用適當的API參數設(′?｀*)置壓縮編解碼器，例如在ヽ(′?｀)ノJava中使用ParquetWriter：
“`java
import org.apache.parquet.hadoop.ParquetWriter;
import org.apache.parquet.hadoop.metadata.Compre??ssionCodecNa??me;
// …
CompressionCodecName codec = Compres(′▽?zhuān)?sionCodecName.SNAPPY;
ParquetWriter<MyRecord> writer = new ParquetWriter<>(new Path("output.parquet"), MyRecord.getSchema(), codec);
“`
注意：?Parquet文件的壓縮和解壓縮操作是在讀取或寫(xiě)入數據時(shí)進(jìn)行的，而不是在創(chuàng )建表時(shí)，選擇適當的壓縮格式取決于您的具體需求，如存儲空間、查詢(xún)性能和計算資源。
（作者：百度SEO工具）