大数据中常见的数据存储格式和压缩方式

文件存储格式：

1. 文本文件格式（TextFile）：简单易用，通用性强，但不具备高效的压缩和查询性能。
2. 序列文件格式（SequenceFile）：适合用于复杂数据结构的持久化，但不提供高级压缩。
3. 列式存储文件格式（如RCFile、ORCFile、Parquet）：提供了更好的压缩比和查询性能，适合于分析型工作负载，Parquet在数据仓库和数据湖中具有广泛应用。
4. Avro：基于JSON的数据序列化格式，适合用于大数据存储和交换，支持动态模式演化。
5. JSON文件格式：以JSON格式存储的文件，适合存储半结构化数据，易于人类阅读和理解。
6. Delta Lake：具有事务性、版本控制和可伸缩性等特性，适用于数据湖中的大规模数据存储。

压缩方式：

1. Gzip：提供较高的压缩比，但对CPU的消耗较大。
2. Snappy：提供快速的压缩/解压缩速度，适合对性能有要求的场景。
3. LZO：同样提供快速的压缩/解压缩速度，常用于Hadoop集群中的数据压缩。
4. Bzip2：针对文本数据具有高压缩比，但相对较慢。
5. Deflate：在ZIP文件格式中使用，提供较高的压缩比。
6. LZ4：快速压缩算法，适合对速度和资源消耗有要求的场景。
7. Zstandard (Zstd)：提供高压缩比和快速压缩/解压缩速度，适用于各种场景。