hdfs-compress：实现HDFS文件压缩及策略优化

资源摘要信息:"hdfs-compress是针对Hadoop分布式文件系统的数据文件压缩工具。它支持将存储在HDFS上的数据文件进行压缩，以优化存储空间和减少数据传输过程中的带宽占用。尽管该工程目前仅实现了LZO压缩逻辑，但其设计思路是按照目录级别进行压缩，这样的设计可以便于对整个目录结构进行统一压缩处理，而无需单独对每个文件进行操作。" 知识点详细说明: 1. Hadoop分布式文件系统（HDFS）的基本概念：HDFS是Hadoop项目的核心组件，它是一个高度容错的系统，适合在廉价的硬件上运行。HDFS提供了高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集的应用。 2. HDFS数据压缩的必要性：在Hadoop生态系统中，数据的压缩可以大幅度减少存储空间的需求，并能提高数据处理效率。尤其是在进行大数据分析处理时，合理的数据压缩可以有效降低网络I/O压力，缩短数据处理时间。 3. LZO压缩算法：Lempel-Ziv-Oberhumer（LZO）是一种无损数据压缩算法，它特别适合于实时数据压缩和解压，因此在需要快速读写操作的场景下非常有用。由于其压缩和解压缩速度快，LZO在Hadoop中用作中间数据压缩算法是较为常见。 4. 配置mapred-site.xml文件：用户可以通过修改mapred-site.xml文件来自定义Hadoop MapReduce作业的配置参数。例如，启用中间结果的压缩通常需要调整该配置文件中的相关属性。 5. Maven构建与运行：该工程使用Maven构建管理器，用户可以通过执行mvn clean package命令来编译并打包工程，构建出可执行的jar文件。构建完成后，通过hadoop命令运行jar包，传入输入和输出参数即可执行压缩任务。 6. 工程执行命令说明：在运行hdfs-compress工具时，需要指定待压缩的HDFS路径作为输入(input)，以及压缩后的输出路径(output)。输出路径需要是一个一级目录，例如可以是一个路径为"/home/yourname/w"的文件夹。 7. Java编程语言的应用：该工具使用Java语言开发，这表明了解决方案的可移植性和跨平台性。熟悉Java语言的开发者可以进一步参与到该项目的开发中，提交pull request，添加新的压缩策略实现及其他改进。 8. 前置条件：由于该工具实现的LZO压缩需要依赖LZO环境，因此在使用前需要部署LZO环境。用户可能需要安装lzo库和相关的编译工具，确保环境配置正确，以保证工具的正常运行。 9. 拉取请求（Pull Request）：该项目鼓励开源社区贡献代码，通过Pull Request的方式提交代码改进和功能增加。这既促进了项目的完善，也为社区贡献者提供了展示个人能力的平台。 通过以上知识点，可以了解到hdfs-compress工具为Hadoop用户提供了方便的数据压缩功能，并且强调了社区贡献和开源协作的重要性。同时，该工具的具体使用方法和操作流程也向用户提供了清晰的指引。