在选择HDFS压缩策略时，需要考虑多个因素，包括压缩算法、压缩格式、压缩级别以及其对系统性能、存储成本和数据处理速度的影响。以下是一些常见的压缩策略和建议：
压缩算法选择
- Snappy：Snappy是一种快速、高效的压缩和解压缩算法，适用于需要快速访问的数据。它在Hadoop生态系统中被广泛使用，因为它提供了良好的平衡，既考虑了压缩比，也考虑了处理速度。
- Gzip：Gzip是一种广泛使用的压缩格式，它提供了较高的压缩比，但压缩和解压缩的速度较慢。如果数据可以容忍较长的处理时间，Gzip是一个不错的选择。
- LZO：LZO是一种基于字典的压缩算法，它提供了较快的压缩和解压缩速度，但压缩比不如Snappy和Gzip。
压缩格式选择
- 列式存储格式：如Parquet和ORC，这些格式在压缩时能够保持较高的压缩比，同时提供更好的数据局部性和查询性能。对于分析型工作负载，使用这些格式通常是有利的。
- 文本文件格式：如TextFile，这种格式通常不进行压缩，适用于存储简单的文本数据。但是，它不适合需要高效存储和查询的大数据环境。
压缩级别选择
- 压缩级别：压缩级别从0（不压缩）到9（最大压缩）。较高的压缩级别会增加压缩时间，但会减少文件大小。通常，对于不需要极致压缩比的场景，可以选择较低的压缩级别。
性能与存储成本平衡
- 在选择压缩策略时，需要根据数据的重要性和访问模式来平衡性能和存储成本。对于频繁访问的数据，选择高压缩比的格式可能会导致较长的I/O操作时间。
- 对于不经常访问的数据，可以选择高压缩比的格式以节省存储空间。
综上所述，HDFS压缩策略的选择应基于数据的特点、访问模式以及对性能和资源消耗的要求。在实际应用中，可能需要通过实验来确定最佳的压缩策略。