在Hadoop分布式文件系統（HDFS）中選擇合適的數據壓縮算法是一個重要的決策，它可以顯著影響存儲效率和數據處理性能。以下是一些常見的壓縮算法及其特點，以幫助您做出選擇：
常用壓縮算法及其特點
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Gzip：
- 優點：壓縮率高，壓縮/解壓速度快，Hadoop本身支持，使用方便，大部分Linux系統自帶gzip命令。
- 缺點：不支持split。
- 應用場景：適用于文本文件，如日志文件、報表等，當每個文件壓縮之后在130M以內的，都可以考慮用gzip壓縮格式。
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Bzip2：
- 優點：支持split，具有很高的壓縮率，Hadoop本身支持，Linux系統自帶bzip2命令。
- 缺點：壓縮/解壓速度慢，不支持native。
- 應用場景：適用于對壓縮率要求極高的場景，但對處理速度有一定影響。
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Snappy：
- 優點：高速壓縮速度和合理的壓縮率，支持Hadoop native庫。
- 缺點：不支持split，壓縮率比Gzip低，Hadoop本身不支持，需要安裝。
- 應用場景：適用于對處理速度要求極高的實時應用場景。
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Lzo：
- 優點：壓縮/解壓速度快，合理的壓縮率，支持split，是Hadoop中最流行的壓縮格式。
- 缺點：壓縮率比Gzip低，Hadoop本身不支持，需要安裝，應用中需要對Lzo文件做特殊處理。
- 應用場景：適用于大文本文件壓縮，文件壓縮后仍大于200M以上的情況。
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Zstandard (Zstd)：
- 優點：壓縮速度快，提供多種壓縮級別，適應性廣。
- 缺點：在吞吐量上的表現一般。
- 應用場景：適用于需要高壓縮比且解壓速度快的場景。
壓縮策略選擇
- 高效性優先：如果追求壓縮和解壓的速度，且可以容忍較低的壓縮率，可以選擇Snappy。
- 存儲空間優先：如果主要目標是減少存儲空間，且處理速度要求不高，可以選擇Gzip或Bzip2。
- 可分片需求：如果需要處理大型壓縮文件，并且希望這些文件可以被多個mapper并行處理，可以選擇Lzo或Bzip2。
- CPU資源考慮：壓縮操作會增加CPU負擔，需要根據集群的CPU能力來選擇合適的壓縮格式。
綜上所述，HDFS數據壓縮的選擇應基于具體的業務需求、數據特性以及集群的資源配置等因素綜合考慮。
