在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中选择合适的数据压缩算法是一个重要的决策，它可以显著影响存储效率和数据处理性能。以下是一些常见的压缩算法及其特点，以帮助您做出选择：
常用压缩算法及其特点
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Gzip：
- 优点：压缩率高，压缩/解压速度快，Hadoop本身支持，使用方便，大部分Linux系统自带gzip命令。
- 缺点：不支持split。
- 应用场景：适用于文本文件，如日志文件、报表等，当每个文件压缩之后在130M以内的，都可以考虑用gzip压缩格式。
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Bzip2：
- 优点：支持split，具有很高的压缩率，Hadoop本身支持，Linux系统自带bzip2命令。
- 缺点：压缩/解压速度慢，不支持native。
- 应用场景：适用于对压缩率要求极高的场景，但对处理速度有一定影响。
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Snappy：
- 优点：高速压缩速度和合理的压缩率，支持Hadoop native库。
- 缺点：不支持split，压缩率比Gzip低，Hadoop本身不支持，需要安装。
- 应用场景：适用于对处理速度要求极高的实时应用场景。
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Lzo：
- 优点：压缩/解压速度快，合理的压缩率，支持split，是Hadoop中最流行的压缩格式。
- 缺点：压缩率比Gzip低，Hadoop本身不支持，需要安装，应用中需要对Lzo文件做特殊处理。
- 应用场景：适用于大文本文件压缩，文件压缩后仍大于200M以上的情况。
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Zstandard (Zstd)：
- 优点：压缩速度快，提供多种压缩级别，适应性广。
- 缺点：在吞吐量上的表现一般。
- 应用场景：适用于需要高压缩比且解压速度快的场景。
压缩策略选择
- 高效性优先：如果追求压缩和解压的速度，且可以容忍较低的压缩率，可以选择Snappy。
- 存储空间优先：如果主要目标是减少存储空间，且处理速度要求不高，可以选择Gzip或Bzip2。
- 可分片需求：如果需要处理大型压缩文件，并且希望这些文件可以被多个mapper并行处理，可以选择Lzo或Bzip2。
- CPU资源考虑：压缩操作会增加CPU负担，需要根据集群的CPU能力来选择合适的压缩格式。
综上所述，HDFS数据压缩的选择应基于具体的业务需求、数据特性以及集群的资源配置等因素综合考虑。
