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在大数据中常见的文件存储格式有:
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。
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。
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。
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。
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:
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。
Snappy:一种快速的压缩/解压缩算法,适合于高速数据处理。
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。
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。
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。