存储数据压缩

A. 大数据中常见数据存储格式与压缩格式

大数据时代，存储和压缩数据的方式至关重要。为节省空间并确保数据完整性，我们采用了多种策略，包括不同的存储格式和压缩算法。存储格式主要有单行/列式存储、混合行列式存储，其中行式存储适用于实时处理（OLTP），列式存储擅长数据分析（OLAP），混合存储则结合两者特性。常见的存储格式有Parquet（适合数据分析）、ORC（Hive特有）、TextFile（简单但效率低）、SequenceFile（Hadoop API兼容）和AVRO（灵活且支持多种功能）。

压缩格式的选择同样关键，常见的有Deflate、Snappy、ZLib、Gzip、Bzip2、LZ4和LZO等。压缩比和速度是关键考虑因素：Bzip2提供最高压缩比但速度慢，Snappy速度最快但压缩率低；Gzip和ZLib适中，支持Hadoop native库；LZO速度快且支持split，但需要额外安装；LZ4和Deflater注重速度。

在数据分层中，ODS层（源数据层）倾向于使用高压缩比的ZLIB、GZIP或BZIP2，而DW层（数据仓层）和DA层（数据应用层）由于查询频繁，适合选用解压缩速度较快的Snappy。这样，我们可以根据数据特性和需求，灵活选择最优化的存储和压缩方案，以提升存储效率和查询性能。