某公司在 Amazon S3 中有 10-15 TB 未压缩的 .csv 文件，并计划使用 Amazon Athena 进行一次性评估。该公司希望转换数据以减少查询时间并降低存储成本。哪种文件格式和压缩方式最能满足 Athena 查询的这些要求？

Apache Parquet 格式是列式存储格式，非常适合分析查询，因为它允许 Athena 只读取查询所需的列，从而显著减少数据扫描量和查询时间。Snappy 是一种高性能的压缩算法，在压缩比和解压速度之间取得了很好的平衡，进一步降低了存储成本并加快了数据读取。 相比之下，.csv 是行式存储，且 zip 压缩通常不如 Snappy 适用于大数据分析。JSON 格式是半结构化数据，虽然灵活但通常不如 Parquet 针对分析查询优化，bzip2 压缩比高但解压速度慢。Apache Avro 也是行式存储格式，LZO 压缩速度快但压缩比通常不如 Snappy 优秀，且 Avro 在分析查询性能上通常不如 Parquet。