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{NAME => 'f1', COMPRESSION => 'SNAPPY', DATA_BLOCK_ENCODING => 'FAST_DIFF'} t1：表名。 f1：列簇名。 SNAPPY：該列簇使用的壓縮算法為SNAPPY。 FAST_DIFF：使用的編碼方式為FAST_DIFF。來自：幫助中心{NAME => 'f1', COMPRESSION => 'SNAPPY', DATA_BLOCK_ENCODING => 'FAST_DIFF'} t1：表名。 f1：列簇名。 SNAPPY：該列簇使用的壓縮算法為“SNAPPY”。 FAST_DIFF：使用的編碼方式為“FAST_DIFF”。來自：幫助中心
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collectionConfig: {blockCompressor: snappy} engineConfig: {directoryForIndexes: true, journalCompressor: snappy} indexConfig: {prefixCompression:來自：幫助中心collectionConfig: {blockCompressor: snappy} engineConfig: {directoryForIndexes: true, journalCompressor: snappy} indexConfig: {prefixCompression:來自：幫助中心
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compression”設置parquet表的數據壓縮格式。如在建表語句中設置tblproperties："parquet.compression"="snappy"。 對于非分區(qū)表，需要通過“spark.sql.parquet.compression.codec”配置項來設置parquet類型的數據壓縮格式。直接設置“parquet來自：幫助中心![]()
collectionConfig: {blockCompressor: snappy} engineConfig: {directoryForIndexes: true, journalCompressor: snappy} indexConfig: {prefixCompression:來自：幫助中心![]()
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操作步驟 推薦：使用“SNAPPY”壓縮，適用于壓縮比和讀取效率要求均衡場景。 Create table xx (col_name data_type) stored as orc tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY"); 可用：使用“Z來自：幫助中心![]()
的存儲空間。 snappy：壓縮比較快，壓縮比適中，是默認值，適用于大多數場景。 gzip：壓縮比高，但壓縮和解壓速度較慢。 lz4：壓縮比適中，壓縮和解壓速度較快。 zstd：壓縮比高，壓縮和解壓速度較快，適用于需要高壓縮比但又希望保持較好性能的場景。 snappy 修改參數配來自：幫助中心![]()
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操作步驟 推薦：使用“SNAPPY”壓縮，適用于壓縮比和讀取效率要求均衡場景。 create table xx (col_name data_type) stored as orc tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY"); xx為具體使用的Hive表名。來自：幫助中心![]()
HBase provides two default compression // methods:GZ and SNAPPY // GZ has the highest compression rate,but low compression來自：幫助中心![]()
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表統計失敗以及show partitions table結果編碼不對。 執(zhí)行desc formatted test_hive_orc_snappy_internal_table partition(a='2016-8-1 11:45:5'); 查詢報錯，如下所示： 處理步驟 spark來自：幫助中心![]()
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File， 配上合適的壓縮算法， 主要可選的壓縮算法為Zlib和Snappy。其中Zlib壓縮比高，但壓縮解壓時間比Snappy長，消耗資源比如Snappy多。Snappy平衡了的壓縮比和壓縮解壓的性能。推薦使用Snappy。 盡量使用Map Join減少Shuffle的次數，大幅提升性能來自：幫助中心![]()
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