Hadoop 可以在作业的Configuration对象中通过设定一系列参数来改变作业的行为，比如，我们需要进行一个map-reduce作业，并且吧最终作业reduce过程的结果输出为压缩的格式，我们可以在一般的map-reduce上进行一些定制。

实现

还是以以前做的删选最高气温的例子为参照：

以前的例子可以见这个博文：http://supercharles888.blog.51cto.com/609344/878422

我们现在要求让结果输出为压缩格式，所以保持Map类(MaxTemperatureMapper）和Reduce类（MaxTemperatureReducer）不变，只要在Job类的Configuration作一些压缩的配置即可，见第45-49行所示：

1. package com.charles.parseweather.compression; 
2.  
3.  
4. import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 
5. import org.apache.hadoop.fs.Path; 
6. import org.apache.hadoop.io.IntWritable; 
7. import org.apache.hadoop.io.Text; 
8. import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodec; 
9. import org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; 
10. import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; 
11. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; 
12. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat; 
13. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; 
14. import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat; 
15.  
16.  
17. /** 
18.  *  
19.  * 
20.  * Description: 这个类定义并且运行作业,压缩版 
21.  * 
22.  * @author charles.wang 
23.  * @created May 24, 2012 5:29:12 PM 
24.  * 
25.  */ 
26.  
27. public class MaxTemperatureWithCompression { 
28.  
29.     /** 
30.      * @param args 
31.      */ 
32.     public static void main(String[] args) throws Exception{ 
33.         // TODO Auto-generated method stub 
34.  
35.          
36.         if (args.length !=2){ 
37.             System.err.println("Usage: MaxTemperature <input path> <output path>"); 
38.             System.exit(-1); 
39.         } 
40.          
41.         //创建一个Map-Reduce的作业 
42.         Configuration conf = new Configuration(); 
43.         conf.set("hadoop.job.ugi", "hadoop-user,hadoop-user"); 
44.          
45.         //在这里我们配置一些和压缩有关的参数 
46.          
47.         //我们设定reduce输出结果使用gzip压缩的形式 
48.         conf.setBoolean("mapred.output.compress", true); 
49.         conf.setClass("mapred.output.compression.codec", GzipCodec.class, CompressionCodec.class); 
50.          
51.          
52.          
53.         Job job = new Job(conf,"Get Maximum Weather Information with Compression! ^_^"); 
54.          
55.        
56.          
57.          
58.          
59.         //设定作业的启动类/  
60.         job.setJarByClass(MaxTemperatureWithCompression.class); 
61.          
62.         //解析输入和输出参数，分别作为作业的输入和输出，都是文件 
63.         FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); 
64.         FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); 
65.         
66.         //配置作业，设定Mapper类，Reducer类 
67.         job.setMapperClass(MaxTemperatureMapper.class); 
68.         job.setReducerClass(MaxTemperatureReducer.class); 
69.         job.setOutputKeyClass(Text.class); 
70.        job.setOutputValueClass(IntWritable.class); 
71.         
72.         
73.       
74.          
75.         System.exit(job.waitForCompletion(true)?0:1); 
76.         
77.          
78.          
79.          
80.          
81.  
82.     } 
83.  
84. } 

要运行这个例子，我们需要给出输入文件，因为Hadoop系统可以根据输入文件的扩展名自动识别基本文件，所以我们创建目录结构，并且上传一个gzip格式的文件作为map-reduce过程的输入：

然后我们运行的main中传入HDFS的输入文件和输出目录：

当执行完成之后，我们就可以在HDFS文件系统中看到最终的输出结果了，正如我们所预期的，这个结果是个gzip格式的文件：

通过日志观察压缩输出文件过程

我们可以观察日志来更细粒度的观察整个过程：

namenode:

1. 2012-05-31 13:11:08,621 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.audit: ugi=hadoop-user,hadoop-user ip=/192.168.40.16   cmd=open    src=/user/hadoop-user/compress-input/1901.gz    dst=null    perm=null 
2. 2012-05-31 13:11:08,754 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.audit: ugi=hadoop-user,hadoop-user ip=/192.168.40.16   cmd=open    src=/user/hadoop-user/compress-input/1901.gz    dst=null    perm=null 
3. 2012-05-31 13:11:08,758 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.audit: ugi=hadoop-user,hadoop-user ip=/192.168.40.16   cmd=mkdirs  src=/user/hadoop-user/compress-output/_temporary    dst=null    perm=hadoop-user:supergroup:rwxr-xr-x 
4. 2012-05-31 13:11:08,853 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.audit: ugi=hadoop-user,hadoop-user ip=/192.168.40.16   cmd=open    src=/user/hadoop-user/compress-input/1901.gz    dst=null    perm=null 
5. 2012-05-31 13:11:09,203 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.audit: ugi=hadoop-user,hadoop-user ip=/192.168.40.16   cmd=create  src=/user/hadoop-user/compress-output/_temporary/_attempt_local_0001_r_000000_0/part-r-00000.gz dst=null    perm=hadoop-user:supergroup:rw-r--r-- 
6. 2012-05-31 13:11:09,238 INFO org.apache.hadoop.hdfs.StateChange: BLOCK* NameSystem.allocateBlock: /user/hadoop-user/compress-output/_temporary/_attempt_local_0001_r_000000_0/part-r-00000.gz. blk_-3869950436265612646_1016 
7. 2012-05-31 13:11:09,292 INFO org.apache.hadoop.hdfs.StateChange: BLOCK* NameSystem.addStoredBlock: blockMap updated: 192.168.129.35:50010 is added to blk_-3869950436265612646_1016 size 29 
8. 2012-05-31 13:11:09,686 INFO org.apache.hadoop.hdfs.StateChange: DIR* NameSystem.completeFile: file /user/hadoop-user/compress-output/_temporary/_attempt_local_0001_r_000000_0/part-r-00000.gz is closed by DFSClient_-356100022 
9. 2012-05-31 13:11:09,692 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.audit: ugi=hadoop-user,hadoop-user ip=/192.168.40.16   cmd=listStatus  src=/user/hadoop-user/compress-output/_temporary/_attempt_local_0001_r_000000_0 dst=null    perm=null 
10. 2012-05-31 13:11:09,695 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.audit: ugi=hadoop-user,hadoop-user ip=/192.168.40.16   cmd=mkdirs  src=/user/hadoop-user/compress-output   dst=null    perm=hadoop-user:supergroup:rwxr-xr-x 
11. 2012-05-31 13:11:09,698 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.audit: ugi=hadoop-user,hadoop-user ip=/192.168.40.16   cmd=rename  src=/user/hadoop-user/compress-output/_temporary/_attempt_local_0001_r_000000_0/part-r-00000.gz dst=/user/hadoop-user/compress-output/part-r-00000.gz   perm=hadoop-user:supergroup:rw-r--r-- 
12. 2012-05-31 13:11:09,699 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.audit: ugi=hadoop-user,hadoop-user ip=/192.168.40.16   cmd=delete  src=/user/hadoop-user/compress-output/_temporary/_attempt_local_0001_r_000000_0 dst=null    perm=null 
13. 2012-05-31 13:11:09,703 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.audit: ugi=hadoop-user,hadoop-user ip=/192.168.40.16   cmd=delete  src=/user/hadoop-user/compress-output/_temporary    dst=null    perm=null 
14. 2012-05-31 13:11:51,010 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.audit: ugi=hadoop-user,hadoop-user ip=/192.168.129.35  cmd=listStatus  src=/user/hadoop-user/compress-output   dst=null    perm=null 

datanode:

1. 2012-05-31 13:11:08,864 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.clienttrace: src: /192.168.129.35:50010, dest: /192.168.40.16:6233, bytes: 74447, op: HDFS_READ, cliID: DFSClient_-356100022, srvID: DS-1002949858-192.168.129.35-50010-1337839176422, blockid: blk_-4455870079864415553_1015 
2. 2012-05-31 13:11:09,248 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Receiving block blk_-3869950436265612646_1016 src: /192.168.40.16:6234 dest: /192.168.129.35:50010 
3. 2012-05-31 13:11:09,283 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.clienttrace: src: /192.168.40.16:6234, dest: /192.168.129.35:50010, bytes: 29, op: HDFS_WRITE, cliID: DFSClient_-356100022, srvID: DS-1002949858-192.168.129.35-50010-1337839176422, blockid: blk_-3869950436265612646_1016 
4. 2012-05-31 13:11:09,283 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: PacketResponder 0 for block blk_-3869950436265612646_1016 terminating 

我们在这里清楚的看到在目标目录下生成gzip格式的输出文件的整个过程,假定namenode第i行日志设为N(i)，datanode第i行日志设为D(i),则执行顺序为：

N1->N2->N3->N4->D1->N5->N6->D2->D3->D4->N7->N8...->N14,

其中N1->N4是namenode做一些准备工作，包括打开输入文件和创建输出目录及其临时子目录。

D1是datanode读取输入文件

N5,N6按照命名规则和配置中压缩文件的设定，创建输出文件到临时目录下（此时这个文件为空），然后用NameSystem吧这个块分配给datanode

D2-D4是datanode写最终reduce结果到被分配的块中。

N7-N14则是namenode吧输出文件的位置复制到命令行第二个参数指定的位置中，作为最终输出结果