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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SNAPP
2.4.39或更高时，LDAP将自动使用TLS1.0以上的协议通讯，避免未知的安全风险。 加固JDK 如果客户端程序使用了AES256加密算法，则需要对JDK进行安全加固，具体操作如下： 获取与JDK版本对应的JCE（Java Cryptography Extension）文件。
表1 参数说明 参数 说明 默认值 spark.proxyserver.hash.enabled 是否使用Hash算法连接ProxyServer。 true为使用Hash算法，使用多租户模式时，该参数需配置为true。 false为使用随机连接，多主实例模式，配置为false。 true
'column.encode.classname'='encode_classname')]...; 创建一个hive表，并指定表的加密列和加密算法。详细说明请参见使用Hive列加密功能。 create table encode_test(id INT, name STRING, phone
VersionedCollapsingMergeTree 是CollapsingMergeTree的升级，使用不同的collapsing算法，该算法允许使用多个线程以任何顺序插入数据。 Replicated*MergeTree 只有Replicated*MergeTree系列引擎是
'1694253067' (1 row) 查看show_table1的压缩算法 SHOW TBLPROPERTIES show_table1('orc.compression.codec'); SHOW TBLPROPERTIES
algorithm 设置客户端访问HDFS的通道和HDFS数据传输通道的加密算法。只有在“dfs.encrypt.data.transfer”配置项设置为“true”，此参数才会生效。 缺省值为“3des”，表示采用3DES算法进行加密。此处的值还可以设置为“rc4”，避免出现安全隐患，不推荐设置为该值。
'column.encode.classname'='encode_classname')]...; 创建一个hive表，并指定表的加密列和加密算法。详细说明请参见使用Hive列加密功能。 create table encode_test(id INT, name STRING, phone
Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘（Data Mining）：在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。 查询分析（Query Anal
表1 参数说明 参数 说明 默认值 spark.proxyserver.hash.enabled 是否使用Hash算法连接ProxyServer。 true为使用Hash算法，使用多租户模式时，该参数需配置为true。 false为使用随机连接，多主实例模式，配置为false。 true
HBase实现列族级加密，在创建表时指定采用的加密算法，即可实现对敏感数据的加密存储。 从数据的存储加密、访问控制来保障用户数据的保密性。 HBase支持将业务数据存储到HDFS前进行压缩处理，且用户可以配置AES和SMS4算法加密存储。 各组件支持本地数据目录访问权限设置，无权限用户禁止访问数据。
成不同语言的开发环境配置。 获取并导入样例工程 Storm提供了不同场景下的样例程序，您可以导入样例工程进行程序学习。 根据场景开发拓扑 通过典型场景，您可以快速学习和掌握Storm拓扑的构造和Spout/Bolt开发过程。 编译并运行程序 指导用户将开发好的程序编译并提交运行。
NodeManager中一个长期运行的辅助服务，用于提升Shuffle计算性能。 fasle spark.sql.adaptive.enabled 是否开启自适应执行框架。 false spark.executor.memoryOverhead 每个执行器要分配的堆内存量（单位为兆字节）。 这是占用
NodeManager中一个长期运行的辅助服务，用于提升Shuffle计算性能。 fasle spark.sql.adaptive.enabled 是否开启自适应执行框架。 false spark.executor.memoryOverhead 每个执行器要分配的堆内存量（单位为兆字节）。 这是占用
取模转换：对已有字段取模，生成新字段。 剪切字符串：通过指定起始位置，截取已有字符串类型的字段，生成新字段。 EL操作转换：指定算法，对字段值进行运算，目前支持的算法有：md5sum、sha1sum、sha256sum和sha512sum等。 字符串大小写转换：对已有的字符串类型字段，切换大小写，生成新字段。
取模转换：对已有字段取模，生成新字段。 剪切字符串：通过指定起始位置，截取已有字符串类型的字段，生成新字段。 EL操作转换：指定算法，对字段值进行运算，目前支持的算法有：md5sum、sha1sum、sha256sum和sha512sum等。 字符串大小写转换：对已有的字符串类型字段，切换大小写，生成新字段。
Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘（Data Mining）：在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。 查询分析（Query Anal
q）替代精确去重。 ClickHouse提供多种近似去重算法，通过count_distinct_implementation配置，支持将countDistinct语法转成所配置的近似算法。查询性能有数量级的提升。 近似算法的误差一般在1%以内。在数据准确度要求不高，比如趋势分析等，建议使用近似去重提升用户体验。
开启CBO连接重排序。 false [true,false] spark.sql.cbo.joinReorder.dp.threshold 动态规划算法中允许的最大的join节点数量。 12 >=1 spark.sql.cbo.joinReorder.card.weight 在重连接执行计
开启CBO连接重排序。 false [true,false] spark.sql.cbo.joinReorder.dp.threshold 动态规划算法中允许的最大的join节点数量。 12 >=1 spark.sql.cbo.joinReorder.card.weight 在重连接执行计
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