存储格式
在大数据领域，常用的数据存储格式包括但不限于以下几种：
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Parquet：Parquet是一种列式存储格式，能够高效地压缩和存储数据。它支持高效的列裁剪、谓词下推等操作，适合用于大规模数据存储和分析。
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ORC（Optimized Row Columnar）：ORC也是一种列式存储格式，设计用于Hadoop生态系统中的数据存储和处理。它支持高效的压缩和列式存储，适合用于数据仓库和数据分析场景。
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Avro：Avro是一种数据序列化格式，旨在提供一种紧凑、快速和可序列化的数据格式。它支持动态模式定义和数据交换，适合用于数据交换和数据通信。
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JSON（JavaScript Object Notation）：JSON是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写。在大数据领域，JSON常用于数据传输和交换，但相对于其他列式存储格式，它可能不够高效。
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SequenceFile：SequenceFile是Hadoop中的一种二进制文件格式，用于存储序列化的键值对数据。它适合用于Hadoop MapReduce任务中的中间数据存储和传输。
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Delta Lake：Delta Lake是一种开源的数据湖存储格式，构建在Apache Spark之上，支持事务性ACID操作。Delta Lake结合了数据湖和数据仓库的优点，适合用于大规模数据湖存储和分析。
以上列举的数据存储格式在大数据领域中被广泛应用，选择合适的数据存储格式取决于具体的应用场景和需求。