HDFS（Hadoop Distributed File System）是一個分布式文件系統(tǒng)，而不是一個數(shù)據(jù)庫，因此它本身并不直接支持“數(shù)據(jù)類型”這一概念，而是支持多種文件格式和存儲格式。以下是關(guān)于HDFS支持的文件格式和存儲格式的信息：
HDFS支持的文件格式
- SequenceFile：以二進制鍵值對的形式存儲數(shù)據(jù)，支持三種記錄存儲方式：無壓縮、記錄級壓縮、塊級壓縮。
- Avro：將數(shù)據(jù)定義和數(shù)據(jù)一起存儲在一條消息中，其中數(shù)據(jù)定義以JSON格式存儲，數(shù)據(jù)以二進制格式存儲。
- RCFile：以列格式保存每個行組數(shù)據(jù)。
- Parquet：是Hadoop的一種列存儲格式，提供了高效的編碼和壓縮方案。
HDFS支持的壓縮算法
- GZip：壓縮率高，壓縮/解壓速度快，但不支持split。
- BZip2：支持split，具有很高的壓縮率，但不支持native，壓縮/解壓速度慢。
- LZO：壓縮/解壓速度快，壓縮率合理，支持split，是Hadoop中最流行的壓縮格式。
- Snappy：高速壓縮速度和合理的壓縮率，不支持split，壓縮率比gzip要低。
文件格式和壓縮算法的應(yīng)用場景
- GZip：適用于文件壓縮后大小在130M以內(nèi)，適合MapReduce程序的并發(fā)處理。
- BZip2：適合對速度要求不高，但需要較高壓縮率的情況，可以作為MapReduce作業(yè)的輸出格式。
- LZO：適用于單個很大的文本文件壓縮，壓縮后還大于200M以上的情況。
- Snappy：適用于MapReduce作業(yè)的Map輸出的數(shù)據(jù)比較大的情況。
綜上所述，HDFS支持多種文件格式和壓縮算法，適用于不同的數(shù)據(jù)處理場景。選擇合適的文件格式和壓縮算法可以提高數(shù)據(jù)處理的效率和性能。
