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

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。

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：

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。

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

3️⃣ 用代码感受一下 Snappy（Python 示例）

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。

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

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。

3️⃣ 用代码体验 Zstd（Python 示例）

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

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

✅ 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

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：

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

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。