MapReduce的压缩输入配置和Parquet表的压缩格式是两个不同的概念，但它们都涉及到数据压缩以提高存储和处理效率，下面分别介绍这两个概念：

MapReduce的压缩输入配置

在Hadoop MapReduce中，可以通过配置输入数据的压缩格式来减少磁盘I/O操作和网络传输的数据量，常见的压缩格式有：

gzip

bzip2

LZO

Snappy

LZ4

要在MapReduce作业中配置输入数据的压缩格式，可以在mapreduce.job.inputformat.class属性中指定一个支持压缩的输入格式类，例如org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat，在mapreduce.job.inputformat.compress.codec属性中设置所需的压缩编解码器。

示例：使用gzip压缩格式

<configuration>
  <property>
    <name>mapreduce.job.inputformat.class</name>
    <value>org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat</value>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.job.inputformat.compress.codec</name>
    <value>org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec</value>
  </property>
</configuration>

Parquet表的压缩格式

Apache Parquet是一种列式存储格式，它可以高效地存储和查询大量结构化数据，Parquet文件支持多种压缩编码方案，包括：

GZIP

Snappy

LZO

Brotli (从Parquet 1.9.0开始支持)

Uncompressed

要在创建Parquet表时配置压缩格式，可以使用以下方法之一：

1、在创建表时使用STORED AS PARQUET子句并指定压缩编解码器，

“`sql

CREATE TABLE my_table (col1 INT, col2 STRING) STORED AS PARQUET TBLPROPERTIES (‘parquet.compression’=’SNAPPY’);

“`

2、在写入Parquet文件时，使用适当的API参数设置压缩编解码器，例如在Java中使用ParquetWriter：

“`java

import org.apache.parquet.hadoop.ParquetWriter;

import org.apache.parquet.hadoop.metadata.CompressionCodecName;

// …

CompressionCodecName codec = CompressionCodecName.SNAPPY;

ParquetWriter<MyRecord> writer = new ParquetWriter<>(new Path("output.parquet"), MyRecord.getSchema(), codec);

“`

注意：Parquet文件的压缩和解压缩操作是在读取或写入数据时进行的，而不是在创建表时，选择适当的压缩格式取决于您的具体需求，如存储空间、查询性能和计算资源。