数据压缩在大数据存储中的作用是什么？

数据压缩通过使用更少的比特对信息进行编码，最大限度地减小了数据集的存储占用空间。在以海量数据（结构化和非结构化）为特征的大数据环境中，压缩对于管理物理存储基础设施相关成本和提升性能至关重要。它能够实现更高效的长期数据保留，并通过减少数据移动开销促进更快的处理管道。 核心原理包括算法识别和消除冗余，或采用高效的编码方案（例如基于字典的编码）。有效的压缩显著减少所需的磁盘空间，降低硬件支出以及电力等运营成本。关键的是，它通过移动更少的物理数据，加快了跨网络以及存储/计算层之间的数据传输速度。虽然压缩需要计算资源进行编码/解码，但昂贵I/O操作的大幅减少通常会带来净性能提升。这一原理是分布式文件系统（例如采用Snappy、Zstandard等编解码器的Hadoop HDFS）和分析型数据库的基础。 数据压缩通过将PB级数据存储为TB级或更小容量，直接降低资本和运营支出。这有助于经济高效地进行长期数据保留和构建更大的历史分析数据集。在性能方面，它加快了数据加载到处理引擎（如Spark或Presto）的速度，并减少了数据混洗或传输过程中的网络瓶颈。更快的数据移动和更小的磁盘大小显著提高了整体分析吞吐量和查询响应能力，通过成本节约和加快洞察时间交付了可观的业务价值。