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聚合算法优化 操作场景 在Spark SQL中支持基于行的哈希聚合算法，即使用快速聚合hashmap作为缓存，以提高聚合性能。hashmap替代了之前的ColumnarBatch支持，从而避免拥有聚合表的宽模式（大量key字段或value字段）时产生的性能问题。 操作步骤 要启动
zstd压缩算法有什么优势？ 问： zstd压缩算法有什么优势？ 答： ZSTD（全称为Zstandard）是一种开源的无损数据压缩算法，其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式。 具体详细请参考https://github.com/L-Angel/compress-demo。
聚合算法优化 操作场景 在Spark SQL中支持基于行的哈希聚合算法，即使用快速聚合hashmap作为缓存，以提高聚合性能。hashmap替代了之前的ColumnarBatch支持，从而避免拥有聚合表的宽模式（大量key字段或value字段）时产生的性能问题。 操作步骤 要启动
Kudu支持的压缩算法有哪些？ 问： Kudu支持的压缩算法有哪些？ 答： Kudu目前支持的压缩算法有snappy、lz4和zlib，默认是lz4。 父主题： 组件配置类
使用ZSTD_JNI压缩算法压缩Hive ORC表 操作场景 ZSTD_JNI是ZSTD压缩算法的native实现，相较于ZSTD而言，压缩读写效率和压缩率更优，并允许用户设置压缩级别，以及对特定格式的数据列指定压缩方式。 目前仅ORC格式的表支持ZSTD_JNI压缩方式，而普通
ZCodec LZC压缩格式不支持FSImage和SequenceFile压缩。 当前HDFS提供了多种压缩算法，包括Gzip、LZ4、Snappy、Bzip2等。这几种压缩算法的压缩比和解压速度可参考如下： 压缩比排序：Bzip2>Gzip>LZ4>Snappy 解压速度排序：LZ4>Snappy>Gzip>Bzip2
ZCodec LZC压缩格式不支持FSImage和SequenceFile压缩。 当前HDFS提供了多种压缩算法，包括Gzip、LZ4、Snappy、Bzip2等。这几种压缩算法的压缩比和解压速度可参考如下： 压缩比排序：Bzip2>Gzip>LZ4>Snappy 解压速度排序：LZ4>Snappy>Gzip>Bzip2
F、FAST_DIFF和ROW_INDEX_V1，其中NONE表示不使用编码。另外，HBase还支持使用压缩算法对HFile文件进行压缩，默认支持的压缩算法有：NONE、GZ、SNAPPY和ZSTD，其中NONE表示HFile不压缩。 这两种方式都是作用在HBase的列簇上，可以同时使用，也可以单独使用。
字段注解长度最长为4000，WITH SERDEPROPERTIES 中key长度最长为256，value长度最长为4000。以上的长度均表示字节长度。 样例代码 -- 创建外部表employees_info. CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS
目前CBO主要的优化点是Join算法选择。举个简单例子，当两个表做Join操作，如果其中一张原本很大的表经过Filter操作之后结果集小于BroadCast的阈值，在没有CBO情况下是无法感知大表过滤后变小的情况，采用的是SortMergeJoin算法，涉及到大量Shuffle操作
F、FAST_DIFF和ROW_INDEX_V1，其中NONE表示不使用编码。另外，HBase还支持使用压缩算法对HFile文件进行压缩，默认支持的压缩算法有：NONE、GZ、SNAPPY和ZSTD，其中NONE表示HFile不压缩。 这两种方式都是作用在HBase的列簇上，可以同时使用，也可以单独使用。
应用场景 本场景通过基于Unique模型表查询符合条件的数据。基于Unique模型表聚合查询，支持MIN，MAX，SUM，REPLACE四种聚合算法。 方案架构 Doris支持海量数据的亚秒级查询，支持单表数据的聚合查询和多表关联查询。Doris不同的表引擎，适合不同的业务场景，可以根据业务特点选择不同的表格式。
主机名前缀 用作集群中ECS服务器或BMS服务器主机名的前缀。 - 加密算法 集群系统中各类密码信息加解密所使用的算法。 国际算法：通用加密算法。 国密算法：SM系列商密算法，同时兼容通用加密算法。 国际算法 标签 如果您需要使用同一标签标识多种云资源，即所有服务均可在标签输入框
og数据结构实现rox_distinct（）函数。 数据结构 HyperLogLog（hll）是一种统计基数的算法。它实际上不会存储每个元素出现的次数，它使用的是概率算法，通过存储元素的32位hash值的第一个1的位置，来计算元素数量。通常分为稀疏存储结构和密集存储结构两种。hl
密的列和加密算法。当使用insert语句向表中插入数据时，即可实现将对应列加密。列加密只支持存储在HDFS上的TextFile和SequenceFile文件格式的表。Hive列加密不支持视图以及Hive over HBase场景。 Hive列加密机制目前支持的加密算法有两种，在建表时指定：
let server上，多个副本中有一个是leader tablet；所有的副本都可以读，但是写操作只有leader可以，写操作利用一致性算法（Raft）。 Tablet server Tablet server是数据存储节点，存放tablet并且响应client请求，一个tablet
参数说明 参数 说明 默认值 spark.thriftserver.proxy.enabled 是否使用多租户模式。 false表示使用多实例模式。 true表示使用多租户模式。 true spark.scheduler.allocation.file 公平调度文件路径。 多主实例配置
通过数据校验，保证数据在存储、传输过程中的数据完整性。 MRS的用户数据保存在HDFS中，HDFS默认采用CRC32C算法校验数据的正确性，同时也支持CRC32校验算法，CRC32C校验速度快于CRC32。HDFS的DataNode节点负责存储校验数据，如果发现客户端传递过来的数据有
其中， A表示系列，例如：s表示通用型、c表示计算型、m表示内存型。 B表示系列号，例如：s1中的1表示通用型I代，s2中2表示通用型II代。 C表示规格，当前系列中的规格大小，例如：medium、large、xlarge。 D表示内存、CPU比，以具体数字表示，例如4表示内存和CPU的比值为4。
运行状态 良好 表示实例当前运行正常。 故障 表示实例当前无法正常工作。 已退服 表示实例处于退服状态。 未启动 表示实例已停止。 未知 表示实例的初始状态信息无法检测。 正在启动 表示实例正在执行启动过程。 正在停止 表示实例正在执行停止过程。 正在恢复 表示实例可能存在异常正在自动修复。
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