Flink支持多种压缩算法，包括NoCompression、LZ4、ZSTD、SNAPPY、GZIP、BZIP2和DEFLATE等。这些算法在压缩效率、压缩比和CPU使用率方面有所不同。下面是对几种常见压缩算法的简要比较：
1.NoCompression：不进行压缩，用于调试或性能测试时避免压缩开销。
2.LZ4：是一种快速压缩算法，提供较高的压缩速度，但压缩比可能不是最优。LZ4适合于对实时数据流进行压缩，因为它具有较低的延迟和较快的解压缩速度。
3.ZSTD
(Zstandard)：是Facebook开发的一种新型压缩算法，旨在提供高压缩比和较高的压缩/解压缩速度。ZSTD适合于对数据进行实时压缩，尤其适合于有大量重复数据的情况。
4.SNAPPY：是Google开发的一种快速压缩算法，它旨在提供较高的压缩速度，但可能会牺牲一些压缩比。SNAPPY解压缩速度很快，适合于需要快速解压缩的数据。
5.GZIP：是一种常用的压缩算法，它基于DEFLATE算法，提供了较好的压缩比，但压缩和解压缩速度相对较慢。
6.BZIP2：提供比GZIP更好的压缩比，但压缩和解压缩速度更慢。通常用于批处理场景，对延迟不敏感的情况。
7.DEFLATE：是一种基于LZ77算法的压缩标准，它在压缩比和速度方面与GZIP类似，也是较慢的压缩算法之一。
在选择Flink压缩算法时，需要根据具体场景来权衡。如果数据量大且CPU资源充足，可以选择压缩比高的算法如ZSTD或BZIP2。如果对实时性要求较高，可以选择LZ4或SNAPPY以获得更快的压缩和解压缩速度。如果不需要压缩，为了节省CPU资源，也可以选择NoCompression。
实际应用中，可以通过实验来测试不同压缩算法在特定数据集上的性能，并根据压缩比、压缩速度以及解压缩速度来选择最适合的压缩算法。
