Debian上的Hadoop数据存储方案主要依赖于Hadoop分布式文件系统（HDFS）。HDFS是Hadoop的核心组件之一，负责在多个节点上分布式存储和管理大量数据。以下是Hadoop生态系统中常见的数据存储格式及其特点：
常见的Hadoop数据存储格式及其特点：
-
行式存储格式：
- Text：按行存储，易读性好，但不支持块级别压缩，解析开销较高。
- SequenceFile：二进制文件格式，支持record级和block级压缩，适合作为中间数据存储格式。
- Avro：与语言无关的序列化系统，支持schema变化，适合存储复杂结构的数据。
- MapFile：SequenceFile加入索引并排序后形成，适合快速查找。
-
列式存储格式：
- RCFile：将数据按行划分为行组，在行组内部将数据存储在列中，适合数仓分析，支持压缩和切分，但不支持schema扩展。
- ORCFile：RCFile的优化版，提供更有效的文件格式，支持多种压缩方式和高压缩比，文件可切分。
- Parquet：面向分析型业务的列式存储格式，支持块压缩，自解析，适合大数据分析。
Debian系统在Hadoop数据存储中的作用：
Debian系统虽然不直接管理Hadoop的数据存储策略，但作为Hadoop集群中节点的操作系统之一，它能够间接影响这些策略。
通过合理配置存储策略和优化技术，可以显著提高Hadoop集群的性能和效率。
