隨著大數據技術的飛速發展，高效的數據存儲與處理成為關鍵。不同的文件格式和數據處理服務，共同構成了大數據生態系統的基石。本文將介紹幾種常用的大數據文件格式，并概述主流的數據處理與存儲支持服務。
一、 常用大數據文件格式
- 文本格式
- CSV/TSV：以逗號或制表符分隔的純文本文件，結構簡單，兼容性極強，是人類可讀的格式。但其缺乏模式定義，解析效率較低，且不支持復雜數據類型，通常用于數據交換或臨時存儲。
- JSON：基于JavaScript的輕量級數據交換格式，采用鍵值對結構，支持嵌套和復雜數據類型，具有良好的可讀性。由于其解析成本較高且存儲冗余，常用于Web API和半結構化數據存儲。
- 行列存儲格式
- Apache Parquet：一種面向列的存儲格式，專為高效查詢和處理大規模數據集而設計。它提供了高效的壓縮和編碼方案，能顯著減少I/O操作，特別適合執行聚合查詢的OLAP場景，是Hadoop/Spark生態系統的首選列式格式。
- Apache ORC：另一種高效的列式存儲格式，最初為Hive設計。它在壓縮率、讀寫性能和ACID事務支持方面表現優異，特別適合Hive數據倉庫。
- Apache Avro：一種基于行的數據序列化系統，強調數據交換。它使用JSON定義模式，將模式與數據一同存儲，支持動態模式演化，非常適合RPC和數據流場景。
- 其他優化格式
- Apache Arrow：并非一種持久化存儲格式，而是一種內存中的列式數據格式標準，旨在實現不同系統間零拷貝的高性能數據交換，極大提升了內存計算效率。
選擇哪種格式，取決于具體場景：列式格式（如Parquet）適合分析查詢；行式格式（如Avro）適合需要訪問整條記錄的流處理；文本格式（如JSON）則更適合數據交換和靈活模式。
二、 數據處理與存儲支持服務
數據處理與存儲并非孤立存在，它們依賴于強大的底層服務。這些服務主要分為兩大類：
1. 分布式存儲服務
這些服務提供了可靠、可擴展的底層存儲，是數據湖或數據倉庫的基石。
- Hadoop Distributed File System：經典的分布式文件系統，具有高容錯性，能以流式訪問超大規模數據集，是早期大數據生態的核心存儲。
- 云對象存儲服務：如Amazon S3、阿里云OSS、騰訊云COS等。它們提供了近乎無限的存儲空間、高持久性和按需付費模式，已成為現代數據湖架構的事實標準存儲層，可與各類計算引擎無縫集成。
2. 數據處理與計算服務
這些服務在存儲層之上，提供數據的計算、加工和分析能力。
- 批處理框架：以Apache Spark為代表，支持內存計算，能夠高速處理海量數據的ETL、批分析和機器學習任務。Apache Flink同樣強大，并以其流批一體的架構著稱。
- 查詢引擎：如Presto/Trino、Apache Hive，它們允許用戶使用SQL或類SQL語言直接對存儲在HDFS或對象存儲中的大規模數據進行交互式查詢。
- 流處理服務：專為處理無界數據流設計，如Apache Kafka（消息隊列，常作為流數據管道）、Apache Flink和Apache Storm，能實現低延遲的實時數據處理。
- 托管服務：云廠商提供了全托管的服務以簡化運維，例如Amazon EMR、阿里云EMR（托管Hadoop/Spark集群）、Google BigQuery（無服務器數倉）、Snowflake（云原生數倉）等。這些服務將計算與存儲分離，提供了極佳的彈性和易用性。
三、 與趨勢
在現代大數據架構中，云對象存儲常作為統一的數據湖存儲層，存儲著Parquet、ORC等格式的原始或加工后的數據。Spark、Flink等計算框架則從存儲中讀取數據進行處理，處理結果再寫回存儲。Presto等查詢引擎可對這些結果進行即席分析。整個過程由Kafka等流處理組件保障實時性，并由云上的托管服務簡化管理。
未來的趨勢是存儲與計算的進一步分離、格式的持續優化（如更好地支持謂詞下推和壓縮），以及數據處理服務向無服務器化、智能化和實時化演進，使得企業能夠更敏捷、更經濟地從海量數據中提取價值。
