在Hadoop生态中，常见的压缩格式包括哪些？请结合具体场景阐述不同压缩格式的适用性及其选择依据。

回答思路

1. 【回答框架 1】Hadoop常见压缩格式包括Gzip、Bzip2、LZO、Snappy、Zstd等。Gzip压缩率高但压缩和解压速度慢且不支持切片；Bzip2压缩率最高但速度最慢；LZO和Snappy压缩速度快但压缩率较低；Zstd在压缩率和速度之间平衡较好，且支持切片。
2. 【回答框架 2】选择压缩格式需考虑压缩率、压缩解压速度、是否支持切片（可分割性）、是否可分割（splittable）以及CPU资源。例如，对于需要高压缩比的归档数据，可选择Gzip或Bzip2；对于MapReduce中间数据，可使用Snappy或LZO以提升速度；对于需要支持并行处理的场景，应选择支持切片的压缩格式如LZO、Snappy（需使用可切片序列文件）或Zstd。
3. 【回答框架 3】在MapReduce中，中间结果压缩通常使用Snappy或LZO，以减少磁盘IO和网络传输；最终输出压缩则根据后续使用需求选择，若需保留原始格式，可选择Gzip或Bzip2。同时，需要考虑压缩格式与数据存储格式（如SequenceFile、Parquet、ORC）的兼容性。
4. 【关键点 1】Hadoop压缩格式主要有Gzip、Bzip2、LZO、Snappy、Zstd，各有优缺点。
5. 【关键点 2】选择依据包括压缩率、速度、是否支持切片和CPU资源。
6. 【关键点 3】中间数据推荐Snappy或LZO，最终输出可选用Gzip或Bzip2。
7. 【易错点 1】错误地认为所有压缩格式都支持切片，导致MapReduce任务无法并行处理。
8. 【易错点 2】忽略压缩格式与数据存储格式的兼容性，导致读取异常或性能下降。
9. 【易错点 3】在CPU资源受限的集群上过度使用高压缩率的格式，导致性能瓶颈。