压缩技术能够有效减少底层存储系统（HDFS）读写字节数。压缩提高了网络带宽和磁盘空间的效率。在运行MR程序时，I/O操作、网络数据传输、Shuffle 和Merge要花大量的时间，尤其是数据规模很大和工作负载密集的情况下，因此，使用数据压缩显得非常重要。
鉴于磁盘I/O和网络带宽是Hadoop的宝贵资源，数据压缩对于节省资源、最小化磁盘IO和网络传输非常有帮助。可以在任意Map Reduce阶段启用压缩。不过，尽管压缩与解压操作的CPU开销不高，其性能的提升和资源的节省并非没有代价。
1）压缩策略和原则
压缩是提高Hadoop运行效率的一种优化策略。
通过对Mapper、Reducer运行过程的数据进行压缩，以减少磁盘IO，提高MR程序运行速度。
注意∶采用压缩技术减少了磁盘IO，但同时增加了CPU运算负担。所以，压缩特性运用得当能是高性能，但运用不当也可能降低性能。
压缩基本原则：
（1）运算密集型的job，少用压缩。
（2）IO密集型的job，多用压缩。
2）MR支持的压缩编码
| 压缩格式 |
hadoop自带？ |
算法 |
文件扩展名 |
是否可切分 |
换成压缩格式后，原来的程序是否需要修改 |