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hive存储压缩格式对比说明

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
标签: 大数据 hive 压缩

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