大数据中常见的数据存储格式和压缩方式

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文件存储格式：

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1. 文本文件格式（TextFile）：简单易用，通用性强，但不具备高效的压缩和查询性能。
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2. 序列文件格式（SequenceFile）：适合用于复杂数据结构的持久化，但不提供高级压缩。
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3. 列式存储文件格式（如RCFile、ORCFile、Parquet）：提供了更好的压缩比和查询性能，适合于分析型工作负载，Parquet在数据仓库和数据湖中具有广泛应用。
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4. Avro：基于JSON的数据序列化格式，适合用于大数据存储和交换，支持动态模式演化。
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5. JSON文件格式：以JSON格式存储的文件，适合存储半结构化数据，易于人类阅读和理解。
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6. Delta Lake：具有事务性、版本控制和可伸缩性等特性，适用于数据湖中的大规模数据存储。
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压缩方式：

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1. Gzip：提供较高的压缩比，但对CPU的消耗较大。
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2. Snappy：提供快速的压缩/解压缩速度，适合对性能有要求的场景。
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3. LZO：同样提供快速的压缩/解压缩速度，常用于Hadoop集群中的数据压缩。
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4. Bzip2：针对文本数据具有高压缩比，但相对较慢。
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5. Deflate：在ZIP文件格式中使用，提供较高的压缩比。
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6. LZ4：快速压缩算法，适合对速度和资源消耗有要求的场景。
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7. Zstandard (Zstd)：提供高压缩比和快速压缩/解压缩速度，适用于各种场景。
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