Debian Hadoop 支持多种压缩技术，这些技术主要用于提高数据存储和处理的效率。以下是一些常见的压缩算法及其特点：
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Gzip：
- 特点：压缩率较高，适合冷数据存储。压缩和解压速度较慢。不支持文件分片（splittable），因此不适合 MapReduce 的并行处理。
- 适用场景：存储不常访问的冷数据。需要高压缩率的场景。
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Bzip2：
- 特点：压缩率非常高，优于 Gzip。压缩和解压速度非常慢。支持文件分片，适合 MapReduce 处理。
- 适用场景：需要极高压缩率的场景。可以接受较慢的压缩和解压速度。
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Snappy：
- 特点：压缩率较低，但压缩和解压速度非常快。不支持文件分片。
- 适用场景：实时数据处理。中间数据的存储和传输。
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LZO：
- 特点：压缩率中等，压缩和解压速度较快。支持文件分片（需要额外索引文件）。
- 适用场景：需要较高压缩率和较快处理速度的场景。MapReduce 任务的输入数据。
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Zstandard (Zstd)：
- 特点：压缩率较高，接近 Gzip。压缩和解压速度非常快，接近 Snappy。支持文件分片。
- 适用场景：需要高压缩率和快速处理的场景。实时数据存储和处理。
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Deflate：
- 特点：压缩率中等，压缩和解压速度中等。不支持文件分片。
- 适用场景：通用的压缩需求。适合存储和传输。
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LZ4：
- 特点：压缩率较低，但压缩和解压速度极快。不支持文件分片。
- 适用场景：需要极快压缩和解压速度的场景。实时数据处理。
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Brotli：
- 特点：压缩率非常高，优于 Gzip。压缩速度较慢，解压速度较快。不支持文件分片。
- 适用场景：需要高压缩率的场景。适合存储不常访问的数据。
在选择压缩算法时，需要根据具体场景权衡以下因素：
- 压缩率：压缩后的数据大小。
- 压缩速度：压缩数据所需的时间。
- 解压速度：解压数据所需的时间。
- 是否支持分片：是否支持将文件分片并行处理（对 MapReduce 非常重要）。
通过合理选择压缩算法，可以在保证数据处理效率的同时，优化存储空间和网络传输效率。
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