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：

1. 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。

2. 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.DefaultCodec

   hdfs-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

3. 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

4. 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。

    hadoop fs -copyFromLocal -p /local/path/to/file.txt /hdfs/path/to/destination/

5. 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);

6. 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。

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