mapreduce使用gzip压缩、snappy压缩和lzo压缩算法写文件和读取相应的文件

MapReduce是一种用于处理大规模数据集的并行计算框架，它可将任务分解为多个子任务，并在分布式系统中进行并行处理。在MapReduce中，我们可以使用不同的压缩算法来压缩写入和读取数据的文件，这样可以提高存储和传输效率。

Gzip是一种常见的压缩算法，它通过使用DEFLATE算法对文件进行压缩。在MapReduce中，我们可以使用Gzip压缩算法来写入文件。当写入数据时，MapReduce会使用Gzip算法对数据进行压缩，并将压缩后的数据写入文件。在读取数据时，MapReduce会自动解压缩文件并将数据加载到内存中进行处理。

Snappy是一种快速压缩算法，它在压缩和解压缩数据时具有较高的速度。在MapReduce中，如果我们需要更高的压缩和解压缩速度，可以使用Snappy压缩算法来写入文件。与Gzip相似，MapReduce会使用Snappy算法对数据进行压缩，并在读取数据时自动解压缩文件。

LZO是另一种常见的压缩算法，它在压缩数据时提供了较高的压缩比和较快的压缩速度。在MapReduce中，如果数据的压缩比很重要，我们可以选择使用LZO压缩算法来写入文件。MapReduce会使用LZO算法对数据进行压缩，并在读取数据时自动解压缩文件。

总之，MapReduce可以使用不同的压缩算法（如Gzip、Snappy和LZO）来写入和读取文件。使用不同的压缩算法可以根据需求平衡存储空间和计算速度。如果需要高压缩比或更高的速度，可以选择合适的压缩算法。