大数据中常见的文件存储格式以及hadoop中支持的压缩算法

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作者
猴君
阅读量:6

在大数据中常见的文件存储格式有:

  1. 文本文件(Text File):以纯文本的形式保存数据,例如CSV格式或JSON格式。

  2. 序列文件(Sequence File):一种二进制格式,用于存储键值对,适合于Hadoop的MapReduce程序。

  3. Avro文件:一种数据序列化系统,可以将数据结构保存在文件中,使其独立于编程语言。

  4. Parquet文件:一种列式存储格式,适合于大规模数据分析,可以高效地读取和写入数据。

  5. ORC文件:一种列式存储格式,优化了数据压缩和读取效率,适合于高效的分析查询。

在Hadoop中支持的压缩算法有:

  1. Gzip:一种通用的压缩算法,可以显著减小文件大小,但读写速度较慢。

  2. Snappy:一种快速的压缩/解压缩算法,适合于高速数据处理。

  3. LZO:一种高压缩比的压缩算法,适合于大规模数据处理,但需要额外的安装和配置。

  4. Bzip2:一种高压缩比的压缩算法,适合于存储和传输数据,但压缩和解压缩速度较慢。

  5. LZ4:一种快速的压缩/解压缩算法,适合于实时数据处理,可以提供较高的压缩速度和解压缩速度。

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