Spark中常用的压缩方法(python:Gzip、Snappy、LZO、Bzip2 )-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Spark中常用的压缩方法(python:Gzip、Snappy、LZO、Bzip2 )。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

Spark中常用的压缩方法有Gzip、Snappy、LZO、Bzip2等。

一、压缩方法(python代码)

下面以Python代码为例，介绍如何使用这些压缩方法。

1.Gzip压缩方法

# 使用Gzip压缩方法压缩数据
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压缩方法读取数据
data_gz = spark.read.format("gzip").load("data_gz")
data_gz.show()

2.Snappy压缩方法

# 使用Snappy压缩方法压缩数据
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压缩方法读取数据
data_snappy = spark.read.format("snappy").load("data_snappy")
data_snappy.show()

3.LZO压缩方法

# 使用LZO压缩方法压缩数据
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压缩方法读取数据
data_lzo = spark.read.format("com.hadoop.compression.lzo").load("data_lzo")
data_lzo.show()

4.Bzip2压缩方法

# 使用Bzip2压缩方法压缩数据
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压缩方法读取数据
data_bzip2 = spark.read.format("bzip2").load("data_bzip2")
data_bzip2.show()

需要注意的是:

不同的压缩方法在使用时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。
不同的压缩方法在压缩和解压缩的速度、压缩比等方面也会有所不同，需要根据具体情况进行选择和应用。

二、对比参考

1.性能对比

snappy压缩,大数据,优化,Spark,spark,python,大数据

2.其他特性对比

snappy压缩,大数据,优化,Spark,spark,python,大数据

三、其他相关主题

《SparkSQL中使用常用的优化技术(python)》
《Spark SQL进行数据处理和分析中可能遇到的问题以及性能优化思路》
《SparkSQL优化查询性能的方法》
《SparkSQL中常用的优化器(python实现)》文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-610433.html

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