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Hudi Savepoint操作说明 Savepoint用于保存并还原自定义的版本数据。 Hudi提供的savepoint就可以将不同的commit保存起来以便清理程序不会将其删除，后续可以使用Rollback进行恢复。 使用spark-sql管理savepoint。 示例如下：
Manager（MRS 3.x及之后版本），在“集群”下拉列表中单击需要操作的集群名称。 选择“更多 > 下载客户端 > 仅配置文件”。 此时生成的压缩文件包含所有服务的配置文件。 是否在集群的节点中生成配置文件？ 是，勾选“仅保存到如下路径”，单击“确定”开始生成客户端文件，文件生成后默
询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update ClickHouse的应用场景： 实时数仓场景
询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update ClickHouse的应用场景： 实时数仓场景
方法一： 访问集群Manager，在“集群”下拉列表中单击需要操作的集群名称。 选择“更多 > 下载客户端 > 仅配置文件”。 此时生成的压缩文件包含所有服务的配置文件。 是否在集群的节点中生成配置文件？ 是，勾选“仅保存到如下路径”，单击“确定”开始生成客户端文件，文件生成后默
析后，您可以将数据存储在HDFS中，也可以将集群中的数据导出至OBS系统。HDFS和OBS也支持存储压缩格式的数据，目前支持存储bz2、gz压缩格式的数据。 目前MRS集群支持在线创建如下几种类型的作业： MapReduce：提供快速并行处理大量数据的能力，是一种分布式数据处理模
rquet文件格式类似，它并不是一个单纯的列式存储格式，仍然是首先根据行组分割整个表，在每一个行组内按列进行存储，并且文件中的数据尽可能的压缩来降低存储空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中，SparkSQL支持矢量化读取O
rquet文件格式类似，它并不是一个单纯的列式存储格式，仍然是首先根据行组分割整个表，在每一个行组内按列进行存储，并且文件中的数据尽可能的压缩来降低存储空间的消耗。矢量化读取ORC格式的数据能够大幅提升ORC数据读取性能。在Spark2.3版本中，SparkSQL支持矢量化读取O
HBase数据膨胀率（可估计为10）/ 单个Region上限（通常为10GB）/ 压缩及编码压缩率 请根据实际业务需求进行评估，例如，源表采用ORC格式存储，占用空间100GB，源表解压膨胀率可估计为5，目标表采样SNAPPY压缩以及FAST_DIFF编码，压缩率可以估计为3，得出最少Region数量为：100
tegy使用，表示在压缩运行期间要压缩的最新分区数。 10 hoodie.compaction.payload.class 这需要与插入/插入更新过程中使用的类相同。就像写入一样，压缩也使用记录有效负载类将日志中的记录彼此合并，再次与基本文件合并，并生成压缩后要写入的最终记录。 org
Hive数据存储及加密配置 使用HDFS Colocation存储Hive表 配置Hive分区元数据冷热存储 Hive支持ZSTD压缩格式 使用ZSTD_JNI压缩算法压缩Hive ORC表 配置Hive列加密功能 父主题： 使用Hive
日志归档规则 ClickHouse日志启动了自动压缩归档功能，缺省情况下，当日志大小超过100MB的时（此日志文件大小可进行配置），会自动压缩。 压缩后的日志文件名规则为：“<原有日志名>.[编号].gz”。 默认最多保留最近的10个压缩文件，压缩文件保留个数可以在Manager界面中配置。
根据输出16进制TID，在线程堆栈中进行查找，发现在执行compaction操作。 对其它线程执行相同操作，发现均为compactions线程。 解决办法 属于正常现象。 发现消耗CPU较高线程均为HBase的compaction，其中部分线程调用Snappy压缩处理，部分线程调用H
文件中的读取单位，在一个块内，页面被分别压缩。 120 * 1024 * 1024 byte hoodie.parquet.compression.ratio 当Hudi尝试调整新parquet文件的大小时，预期对parquet数据进行压缩的比例。 如果bulk_insert生成的文件小于预期大小，请增加此值。
配置数据的压缩算法，这里的压缩是HFile中block级别的压缩。对于可以压缩的数据，配置压缩算法可以有效减少磁盘的IO，从而达到提高性能的目的。 说明： 并非所有数据都可以进行有效压缩。例如一张图片的数据，因为图片一般已经是压缩后的数据，所以压缩效果有限。常用的压缩算法是SNA
//设置文件压缩方式，HBase默认提供了GZ和SNAPPY两种压缩算法 //其中GZ的压缩率高，但压缩和解压性能低，适用于冷数据 //SNAPPY压缩率低，但压缩解压性能高，适用于热数据 //建议默认开启SNAPPY压缩 hcd.setCompressionType(Compression
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//设置文件压缩方式，HBase默认提供了GZ和SNAPPY两种压缩算法 //其中GZ的压缩率高，但压缩和解压性能低，适用于冷数据 //SNAPPY压缩率低，但压缩解压性能高，适用于热数据 //建议默认开启SNAPPY压缩 hcd.setCompressionType(Compression
配置数据的压缩算法，这里的压缩是HFile中block级别的压缩。对于可以压缩的数据，配置压缩算法可以有效减少磁盘的IO，从而达到提高性能的目的。 说明： 并非所有数据都可以进行有效压缩。例如一张图片的数据，因为图片一般已经是压缩后的数据，所以压缩效果有限。常用的压缩算法是SNA
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