在海量資料儲存系統中，好的壓縮演算法可以有效的降低儲存開銷，減輕運營成本。hadoop作為當前主流的海量資料儲存與計算平台，當然也不例外，再其內部實現了幾種經典的編碼/解碼演算法來提供給使用者選擇，以達到提高應用系統的效能。因此，本文將主要圍繞hadoop中的資料編碼/解碼器展開詳細地討論。
在 hadoop的實現中，資料編碼器和解碼器被抽象成了兩個介面：org.apache.hadoop.io.compress.compressor、org.apache.hadoop.io.compress.decompressor，所以在hadoop內部的編碼/解碼演算法實現都需要實現對應的介面。在實際的資料壓縮與解壓縮過程，hadoop為使用者提供了統一的i/o流處理模式，其過程如下：
與上圖描述的過程相對應的乙個類圖為：
從上面的類圖可以輕鬆的看出，每一種編碼器(compressor)/解碼器(decompressor)最後統一的交由編碼解碼器(compressioncodec)來管理，為了標識某一種編碼解碼器(compressioncodec)，它設計了getdefaultextesion()方法來表示這種編譯碼演算法，對應的就是檔案的字尾副檔名了。當前在hadoop內部實現的編碼解碼器主要有：
對應的副檔名是：
當hadoop啟動之前，我們可以通過配置檔案來為hadoop集群配置任意多個
編碼解碼器(compressioncodec)，這些
編碼解碼器(compressioncodec)既可以是hadoop內部實現的，也可以是使用者自定義的。對應的配置項為：io.compr
ession
.codec，
當然，如果沒有在配置檔案中指定一系列的編碼解碼器(compressioncodec)
的話，則採用預設的
編碼解碼器：gzipcodec和defaultcodec。最後所有的這些配置的
編碼解碼器(compressioncodec)
統一交由compressioncodecfactory來管理。當hadoop在處理乙個檔案時，它會根據這個檔案的字尾名從compressioncodecfactory獲取相應的
編碼解碼器進而對該檔案進行解碼處理。
所有的壓縮演算法顯現了乙個時間和空間的交易：更快的壓縮或者解壓就以得到很少的空間節約為代價。所有的在上圖中的壓縮給了一些控制對於在壓縮的時候時空的交易。不同的壓縮工具有不同的壓縮特徵。gzip和zip都是最常見的壓縮，出於中間的時間和空間交易比。bizp2壓縮比gzip和zip更加有效的，但是更慢。bzip2的壓縮速度比解壓速度快，但是它還是比其他別的壓縮方法慢。另一方面lzo速度比較快：它比gzip和zip快（或者其他別的壓縮和解壓方法），但是壓縮效果不高效。
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