HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个分布式文件系统，而不是一个数据库，因此它本身并不直接支持“数据类型”这一概念，而是支持多种文件格式和存储格式。以下是关于HDFS支持的文件格式和存储格式的信息：
HDFS支持的文件格式
- 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，其中数据定义以JSON格式存储，数据以二进制格式存储。
- RCFile：以列格式保存每个行组数据。
- Parquet：是Hadoop的一种列存储格式，提供了高效的编码和压缩方案。
HDFS支持的压缩算法
- GZip：压缩率高，压缩/解压速度快，但不支持split。
- BZip2：支持split，具有很高的压缩率，但不支持native，压缩/解压速度慢。
- LZO：压缩/解压速度快，压缩率合理，支持split，是Hadoop中最流行的压缩格式。
- Snappy：高速压缩速度和合理的压缩率，不支持split，压缩率比gzip要低。
文件格式和压缩算法的应用场景
- GZip：适用于文件压缩后大小在130M以内，适合MapReduce程序的并发处理。
- BZip2：适合对速度要求不高，但需要较高压缩率的情况，可以作为MapReduce作业的输出格式。
- LZO：适用于单个很大的文本文件压缩，压缩后还大于200M以上的情况。
- Snappy：适用于MapReduce作业的Map输出的数据比较大的情况。
综上所述，HDFS支持多种文件格式和压缩算法，适用于不同的数据处理场景。选择合适的文件格式和压缩算法可以提高数据处理的效率和性能。