Linux HDFS（Hadoop Distributed File System）本身并不直接支持多种数据类型，但它支持多种文件格式和存储格式，这些格式和方式可以根据数据类型和处理需求进行选择。以下是HDFS支持的主要文件格式及其特点：
主要支持的格式
- SequenceFile：以二进制键值对的形式存储数据，支持三种记录存储方式：无压缩、记录级压缩、块级压缩。
- Avro：将数据定义和数据一起存储在一条消息中，数据定义以JSON格式存储，数据以二进制格式存储，适用于高速读写大量数据。
- RCFile：以列格式保存每个行组数据，适用于列式存储优化。
- Parquet：是Hadoop的一种列存储格式，提供了高效的编码和压缩方案，特别适合于复杂查询的大数据处理。
- ORC (Optimized Row Columnar)：也是一种列式存储格式，类似于Parquet，但在某些场景下可能具有更好的性能，特别针对Hive优化。
- TextFile：简单的文本文件格式，适用于存储文本数据，但由于没有压缩和列式存储，对于大型数据和分析查询可能不是最佳选择。
- 压缩文件：支持多种压缩格式，如Gzip、BZip2、LZO、Snappy等，适用于不同的数据处理场景。
格式特点和应用场景
- 非结构化数据：如日志文件、视频/音频文件、传感器数据等，HDFS直接存储原始文件，支持流式读取，适合批量处理。
- 半结构化数据：如JSON、XML、Avro、CSV等，需要结合序列化工具（如Avro、Protobuf）优化存储，支持Schema演进。
- 结构化数据：如数据库导出文件、列式存储（Parquet、ORC）等，依赖外部工具（如Spark）进行解析，适合批处理分析。
- 二进制数据：如序列化文件（Protocol Buffers、Thrift）、压缩文件（ZIP、GZIP、BZIP2）等，支持透明存储，需应用层解压缩或反序列化。
通过上述分析，我们可以看到HDFS通过支持多种文件格式和压缩算法，为大数据处理提供了强大的支持。用户可以根据具体的应用场景和需求，选择最合适的文件格式和压缩方式，以优化数据处理效率和性能。