最近在筹备hadoop，测试集群只有普通的6个虚拟机，每个1G内存，100G硬盘。所以在yarn进行资源调度的时候比较纠结，硬盘空间也有限。在执行作业的时候就希望能够尽量对输入数据进行压缩。

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    hadoop可以直接处理gz格式的压缩文件，但不会产生split，而是不论多大都直接交给一个Mapper去做，因为gz在算法上不支持split。虽然bzip2支持split，但压缩速度又比较慢，gz可以说是最常用的压缩方式了。

    一开始想当然的尝试压缩分卷，结果当然是失败，因为不管分多少个卷，gz还是要以一个整体来进行解压。

    因为我只是处理文本数据，而且都是基于文本行，每一行之间不像xml那样会具有什么嵌套关系，所以动手写了一个压缩程序，在对大文件进行压缩的时候，如果产生的压缩文件大于一个设定值，那就再新建一个文件继续压缩。

package util;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.util.zip.GZIPOutputStream;

public class CompressUtils
{
	/**
	 * 将文件压缩成GZIP分片
	 * @param inputFile 输入文件
	 * @param outputDir 输出目录
	 * @param outputFileName 输出文件名
	 * @param splitSize 分片大小
	 */
	public static void compressToSplitsUseGZIP(File inputFile, File outputDir, String outputFileName, int splitSize)
		throws Exception
	{
		String separator = System.getProperty("line.separator");
		int split = 0;
		long limit = splitSize * 1024 * 1024L;
		File outputSplit = new File(outputDir, outputFileName + split + ".gz");
		outputSplit.createNewFile();
		BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(inputFile), "UTF-8"));
		PrintWriter out = new PrintWriter(new GZIPOutputStream(new FileOutputStream(outputSplit)), false);
		String line = null;
		long fileLength = outputSplit.length();
		long maxInc = 0L;
		while (true)
		{
			line = br.readLine();
			if (line == null)
			{
				break;
			}
			
			if (fileLength + maxInc > limit)
			{
				if (out != null)
				{
					out.close();
					out = null;
					outputSplit = new File(outputDir, outputFileName + (++split) + ".gz");
					outputSplit.createNewFile();
					fileLength = outputSplit.length();
					out = new PrintWriter(new GZIPOutputStream(
							new FileOutputStream(outputSplit)), false);
				}
			}

			for (byte b : line.getBytes())
			{
				out.write(b);
			}
			for (byte b : separator.getBytes())
			{
				out.write(b);
			}
			out.flush();
			
			long currentLength = outputSplit.length();
			long inc = currentLength - fileLength;
			if (inc >= maxInc)
			{
				maxInc = inc;
			}
			fileLength = currentLength;
		}
		br.close();
		try
		{
			out.close();
		}
		catch (Exception e)
		{
		}
	}
	
	public static void main(String[] args)
		throws Exception
	{
		File inputFile = new File(args[0]);
		File outputDir = new File(args[1]);
		String outputFileName = args[2];
		int splitSize = Integer.parseInt(args[3]);
		compressToSplitsUseGZIP(inputFile, outputDir, outputFileName, splitSize);
	}
}

    命令行参数：D:\temp\test.txt D:\temp test 64

    这样产生的压缩文件每一个都会小于64MB，最多相差不到100k。考虑的因素比较少，这里只是把大致的算法写了一下，倒是满足需求了。

新闻名称：一个适合MapReduce处理的gz压缩方式
网页地址：http://myzitong.com/article/iiodee.html