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配置HBase数据压缩格式和编码
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配置HBase数据压缩格式和编码
{NAME => 'f1', COMPRESSION => 'SNAPPY', DATA_BLOCK_ENCODING => 'FAST_DIFF'} t1：表名。 f1：列簇名。 SNAPPY：该列簇使用的压缩算法为“SNAPPY”。 FAST_DIFF：使用的编码方式为“FAST_DIFF”。
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MapReduce 处理压缩文件的能力
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【大数据】Hive主流文件存储格式对比
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配置parquet表的压缩格式
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compression”设置parquet表的数据压缩格式。如在建表语句中设置tblproperties："parquet.compression"="snappy"。 对于非分区表，需要通过“spark.sql.parquet.compression.codec”配置项来设置parquet类型的数据压缩格式。直接设置“parquet
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恢复configsvr副本集
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collectionConfig: {blockCompressor: snappy} engineConfig: {directoryForIndexes: true, journalCompressor: snappy} indexConfig: {prefixCompression:
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恢复shardsvr1副本集
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collectionConfig: {blockCompressor: snappy} engineConfig: {directoryForIndexes: true, journalCompressor: snappy} indexConfig: {prefixCompression:
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Hive ORC数据存储优化
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操作步骤 推荐：使用“SNAPPY”压缩，适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。 Create table xx (col_name data_type) stored as orc tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY"); 可用：使用“Z
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ORC文件格式的三种压缩算法的对比
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Hive ORC数据存储优化
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操作步骤 推荐：使用“SNAPPY”压缩，适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。 Create table xx (col_name data_type) stored as orc tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY"); 可用：使用“Z
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鲲鹏代码迁移工具实践：Python包源码扫描
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本文介绍了【鲲鹏代码迁移工具实践：Python包源码扫描】相关内容，与您搜索的snappy相关。邀你共享云计算使用和开发经验，汇聚云上智慧，共赢智慧未来...更多详情请点击查阅。
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恢复shardsvr2副本集
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collectionConfig: {blockCompressor: snappy} engineConfig: {directoryForIndexes: true, journalCompressor: snappy} indexConfig: {prefixCompression:
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[大数据-java]CDH5.15.1(x86)--Tez相关组件移植指南-【中标麒麟7.5】
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Tez-0.5.4移植指南 for 中标麒麟7.5【鲲鹏920(ARM64)】
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鲲鹏生态activemq 5.13.3 应用软件移植指南（CentOS7.6)
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创建HBase表
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HBase provides two default compression // methods:GZ and SNAPPY // GZ has the highest compression rate,but low compression
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Apache Iceberg 表有哪些性能优化方式
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HIVE优化
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File， 配上合适的压缩算法， 主要可选的压缩算法为Zlib和Snappy。其中Zlib压缩比高，但压缩解压时间比Snappy长，消耗资源比如Snappy多。Snappy平衡了的压缩比和压缩解压的性能。推荐使用Snappy。 尽量使用Map Join减少Shuffle的次数，大幅提升性能
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Sentry-1.5.1-cdh5.15.1移植指南 for 中标麒麟7.5【鲲鹏920(ARM64)】
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Hadoop 2.7.5编译指导for Centos 7.6 ★★★
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建表语句分区列为timestamp时，使用非标准格式的时间指定分区查询表统计失败
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表统计失败以及show partitions table结果编码不对。 执行desc formatted test_hive_orc_snappy_internal_table partition(a='2016-8-1 11:45:5'); 查询报错，如下所示： 回答 spark
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