存儲數據壓縮

A. 大數據中常見數據存儲格式與壓縮格式

大數據時代，存儲和壓縮數據的方式至關重要。為節省空間並確保數據完整性，我們採用了多種策略，包括不同的存儲格式和壓縮演算法。存儲格式主要有單行/列式存儲、混合行列式存儲，其中行式存儲適用於實時處理（OLTP），列式存儲擅長數據分析（OLAP），混合存儲則結合兩者特性。常見的存儲格式有Parquet（適合數據分析）、ORC（Hive特有）、TextFile（簡單但效率低）、SequenceFile（Hadoop API兼容）和AVRO（靈活且支持多種功能）。

壓縮格式的選擇同樣關鍵，常見的有Deflate、Snappy、ZLib、Gzip、Bzip2、LZ4和LZO等。壓縮比和速度是關鍵考慮因素：Bzip2提供最高壓縮比但速度慢，Snappy速度最快但壓縮率低；Gzip和ZLib適中，支持Hadoop native庫；LZO速度快且支持split，但需要額外安裝；LZ4和Deflater注重速度。

在數據分層中，ODS層（源數據層）傾向於使用高壓縮比的ZLIB、GZIP或BZIP2，而DW層（數據倉層）和DA層（數據應用層）由於查詢頻繁，適合選用解壓縮速度較快的Snappy。這樣，我們可以根據數據特性和需求，靈活選擇最優化的存儲和壓縮方案，以提升存儲效率和查詢性能。