文件压缩主要有两个好处，一是减少了存储文件所占空间，另一个就是为数据传输提速。在hadoop大数据的背景下，这两点尤为重要，那么我现在就先来了解下hadoop中的文件压缩。
hadoop里支持很多种压缩格式，我们看一个表格：
DEFLATE是同时使用了LZ77算法与哈夫曼编码（Huffman ">Coding）的一个无损数据压缩算法，源代码可以在zlib库中找到。gzip是以DEFLATE算法为基础扩展出来的一种算法。
所有的压缩算法都是空间和时间的转换，更快压缩时间还是更小的压缩比，可以通过参数来指定，－1意味着速度，－9意味着空间。拿gzip做个例子，下面就意味着更快速的压缩：
[plain] view plaincopy
gzip -1 file
gzip在时间和空间上的取舍比较折中，bzip2压缩比gzip更有效，但是速度更慢。bzip2的解压速度比它的压缩速度要快。但是和其他压缩格式比又是最慢的，但是压缩效果明显是最好的。snappy和lz4的解压速度比lzo好很多。
splittable表示压缩格式是否可以被分割，也就是说是否支持随即读。压缩数据是否能被mapreduce使用，压缩数据是否能被分割就很关键了。
举个例子，一个未压缩的文件有1GB大小，hdfs默认的block大小是64MB,那么这个文件就会被分为16个block作为mapreduce的输入，每一个单独使用一个map任务。如果这个文件是已经使用gzip压缩的呢，如果分成16个块，每个块做成一个输入，显然是不合适的，因为gzip压缩流的随即读是不可能的。实际上，当mapreduce处理压缩格式的文件的时候它会认识到这是一个gzip的压缩文件，而gzip又不支持随即读，它就会把16个块分给一个map去处理，这里就会有很多非本地处理的map任务，整个过程耗费的时间就会相当长。
lzo压缩格式也会是同样的问题，但是通过使用hadoop lzo库的索引工具以后，lzo就可以支持splittable。bzip2也是支持splittable的。
那么如何选择压缩格式呢？这取决于文件的大小，你使用的压缩工具，下面是几条选择建议，效率由高到低排序：
1.用一些包含了压缩并且支持splittable的文件格式，比如Sequence File，RCFile或者Avro文件，这些文件格式我们之后都会讲到。如果为了快速压缩可以使用lzo，lz4或者snappy压缩格式。
2.使用提供splittable的压缩格式，比如，bzip2和索引后可以支持splittable的lzo。
3.提前把文件分成几个块，每个块单独压缩，这样就无需考虑splittable的问题了
4.不要压缩文件
以不支持splittable的压缩格式存储一个很大的数据文件是不合适的，非本地处理效率会非常之低。
感谢Tom White,此文章大部分来自于大神的definitive guide，奈何中文版翻译太烂，就在英文原版的基础上和官方的一些文档加入一些自己的理解。
全当是读书笔记吧，画蛇添足之举。