

# 别再一把梭哈了：聊聊文件格式里的压缩取舍——Snappy 和 Zstd 到底怎么选？

作者：Echo_Wish

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做大数据这些年，我发现一个特别有意思的现象👇

> **大家都在拼算力、拼集群、拼调度，但真正悄悄烧钱的，往往是“文件格式 + 压缩算法”这种底层细节。**

很多同学在建 Hive 表、写 Spark 任务、上湖仓的时候，压缩格式基本是这么选的：

* Parquet + Snappy（默认）
* ORC + Snappy（还是默认）
* 为啥？
  👉 **因为别人也这么用**

直到有一天，账单一出来，S3 / OBS / HDFS 成本飙升，CPU 却没怎么跑满，才开始怀疑人生。

今天这篇文章，我不想跟你讲教科书定义，而是从**真实生产视角**，聊聊 Snappy 和 Zstd 这两个“老熟人”，以及它们背后真正的**性能与成本博弈**。

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## 一、先说结论：压缩算法，本质是“拿什么换什么”

很多人把压缩算法当成一个技术选项，其实它更像是一个**资源交换器**：

| 你想省的  | 你要付出的 |
| ----- | ----- |
| 存储空间  | CPU   |
| IO 带宽 | 解压时间  |
| 网络流量  | 计算复杂度 |

所以，**不存在“最优压缩算法”，只有“最合适场景的压缩算法”**。

接下来我们就用 Snappy 和 Zstd 这对老对手，掰开揉碎聊。

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## 二、Snappy：快，就是它最大的信仰

### 1️⃣ Snappy 是干嘛的？

一句话总结：

> **Snappy 不是为了“压得小”，而是为了“解得快”。**

它的设计目标非常明确：

* 压缩比：一般
* 压缩速度：快
* 解压速度：非常快
* CPU 消耗：低

这也是为什么它能成为 Hadoop / Spark / Hive 的**默认选项**。

### 2️⃣ Snappy 的典型使用场景

我在生产中看到 Snappy 被大量用在这些地方：

* 明细层（ODS / DWD）
* 高频 Scan 表
* 实时 / 准实时计算
* CPU 紧张但磁盘还算富裕的集群

因为它的特性很“工程化”：
👉 **你几乎不用为它操心**

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### 3️⃣ 用代码感受一下 Snappy（Python 示例）

```python
import snappy
import time

data = b"A" * 10_000_000  # 10MB 模拟数据

start = time.time()
compressed = snappy.compress(data)
print("Snappy 压缩耗时:", time.time() - start)

start = time.time()
decompressed = snappy.decompress(compressed)
print("Snappy 解压耗时:", time.time() - start)

print("原始大小:", len(data))
print("压缩后大小:", len(compressed))
```

你会发现几个特点：

* 压缩比可能只有 1.5~2 倍
* 但压缩、解压都非常快
* 解压速度几乎可以忽略

**这就是 Snappy 能活这么久的原因。**

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## 三、Zstd：更“聪明”的新一代选手

如果说 Snappy 是“老实人”，那 Zstd 就是那种：

> **会动脑子、但吃点 CPU 的狠角色**

### 1️⃣ Zstd 到底强在哪？

Zstd（Zstandard）是 Facebook（Meta）开源的压缩算法，它最大的优势只有一个：

> **在相同甚至更低 CPU 成本下，压缩比远高于 Snappy**

核心特性：

* 压缩比高（2~5 倍很常见）
* 支持压缩等级（1~22）
* 解压速度依然很快
* 非常适合云对象存储

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### 2️⃣ Zstd 的“隐藏价值”：省钱

我在云上项目里，最直观的感受是：

> **Zstd 是为“账单敏感型系统”而生的**

举个很现实的例子：

* 数据规模：100 TB
* Snappy 压缩后：≈ 60 TB
* Zstd 压缩后：≈ 35 TB

你不用我算，也知道对象存储一年能省多少钱。

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### 3️⃣ 用代码体验 Zstd（Python 示例）

```python
import zstandard as zstd
import time

data = b"A" * 10_000_000  # 10MB 模拟数据
cctx = zstd.ZstdCompressor(level=3)

start = time.time()
compressed = cctx.compress(data)
print("Zstd 压缩耗时:", time.time() - start)

dctx = zstd.ZstdDecompressor()
start = time.time()
decompressed = dctx.decompress(compressed)
print("Zstd 解压耗时:", time.time() - start)

print("原始大小:", len(data))
print("压缩后大小:", len(compressed))
```

你会明显感觉到：

* 压缩稍慢一点
* 但压缩比明显更高
* 解压速度依然很能打

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## 四、真正该怎么选？别再“默认 Snappy”了

这是我自己踩坑之后，总结的一套**实战选择策略**👇

### ✅ 优先选 Snappy 的情况

* 实时 / 准实时计算
* 高频全表 Scan
* CPU 成本比存储更贵
* 本地 HDFS，磁盘不差钱

👉 **一句话：性能第一，钱第二**

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### ✅ 优先选 Zstd 的情况

* 离线数仓
* 冷数据、历史分区
* 云对象存储（S3 / OBS / OSS）
* 大宽表、重复字段多

👉 **一句话：能省钱，就多算点 CPU**

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## 五、我的一个真实建议：分层用，不要二选一

这是我个人非常认可的一种做法：

> **同一个数仓，用不同压缩策略**

比如：

| 层级   | 压缩策略           |
| ---- | -------------- |
| ODS  | Snappy         |
| DWD  | Snappy         |
| DWS  | Zstd           |
| ADS  | Zstd           |
| 历史归档 | Zstd(level=6+) |

这样做的好处是：

* 热数据不拖慢计算
* 冷数据最大化省钱
* 技术不是非黑即白，而是服务业务

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## 六、写在最后：技术选型，其实是价值观

说点不那么“技术”的话。

我越来越觉得：

> **一个成熟的工程师，选技术不是看“谁更先进”，而是看“谁更合适”。**

Snappy 没有过时，
Zstd 也不是银弹。



大家都在拼算力、拼集群、拼调度，但真正悄悄烧钱的，往往是“文件格式 + 压缩算法”这种底层细节。

别再一把梭哈了：聊聊文件格式里的压缩取舍——Snappy 和 Zstd 到底怎么选？

后端

大数据

算法

Snappy与Zstd压缩算法对比：Snappy适合实时计算和高频扫描场景，解压速度快但压缩比低；Zstd压缩比更高，能显著降低云存储成本但消耗更多CPU。建议根据数据热度和业务需求分层使用，热数据用Snappy保证性能，冷数据用Zstd节省存储成本。

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