在CentOS系统里，利用Hadoop分布式文件系统（HDFS）实施数据压缩可按照以下流程开展：
安装Hadoop：首先要确认Hadoop已在CentOS完成安装。若未安装，建议查阅Hadoop官方指南完成安装。
设置Hadoop兼容压缩：编辑Hadoop的配置文件 core-site.xml 和 hdfs-site.xml，激活压缩功能并指定压缩算法。
core-site.xml 示例配置如下：
io.compression.codecsorg.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodechdfs-site.xml 示例配置如下：
dfs.replication3dfs.namenode.handler.count100dfs.datanode.handler.count100dfs.blocksize134217728dfs.namenode.datanode.registration.ip-hostname-checkfalseio.compression.codec.snappy.classorg.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec开启Hadoop集群服务：保证Hadoop集群处于启动状态且运作无误。
start-dfs.sh start-yarn.sh借助Hadoop指令行工具执行压缩：运用Hadoop指令行工具把本地文件上传至HDFS同时实现压缩。
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hadoop fs -copyFromLocal -p /local/path/to/file.txt /hdfs/path/to/destination/于MapReduce任务中应用压缩：如果正在开发MapReduce程序，可在任务配置环节启用压缩。
Mapper输出压缩：
Configuration conf = new Configuration(); conf.set("mapreduce.map.output.compress", "true"); conf.set("mapreduce.map.output.compress.codec", "org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec"); Job job = Job.getInstance(conf);Reducer输出压缩：
Configuration conf = new Configuration(); conf.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress", "true"); conf.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec", "org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec"); Job job = Job.getInstance(conf);核实压缩成效：通过HDFS指令行工具验证文件是否已被压缩。
hadoop fs -ls /hdfs/path/to/destination/ hadoop fs -getfile /hdfs/path/to/destination/file.txt file.txt依照上述步骤，你就能在CentOS系统中借助HDFS达成数据压缩。依据实际需求挑选适合的压缩算法，并在MapReduce任务中做相应调整。
以上就是CentOS HDFS数据压缩方法的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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