大数据 hive存储压缩格式对比说明

文本压缩（Text Compression）：

压缩算法：Gzip、Snappy、LZO等。特点：压缩率高，但读写性能相对较低。适合非常大的文本文件。适用场景：需要节省存储空间，但同时需要保持数据的可读性。 序列化文件格式（SequenceFile）：

压缩算法：Gzip、Snappy、LZO等。特点：支持压缩，可以根据需求选择不同的压缩算法。读写性能相对较高。适用场景：适合存储大规模的非结构化数据，如日志文件。 列式存储格式（Columnar Storage）：

压缩算法：Snappy、LZO、Zlib等。特点：将数据按列进行存储和压缩，可以极大地减少I/O操作和降低存储空间占用。读取特定列的查询性能更好。适用场景：适合存储大规模结构化数据，如分析型查询。常见的列式存储格式有ORC（Optimized Row Columnar）和Parquet。 压缩档案文件（Compressed Archive）：

压缩算法：Gzip、Bzip2等。特点：将多个文件压缩为一个档案文件，可以减少存储空间占用，但读写性能较差。适用场景：适合存储较小规模的非结构化数据，如文本文件、日志文件等。

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