本文由AI智能模型生成，在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，訓(xùn)練NLP文本生成模型，根據(jù)標(biāo)題生成內(nèi)容，適配到模板。內(nèi)容僅供參考，不對(duì)其準(zhǔn)確性、真實(shí)性等作任何形式的保證，如果有任何問(wèn)題或意見(jiàn)，請(qǐng)聯(lián)系contentedit@huawei.com或點(diǎn)擊右側(cè)用戶幫助進(jìn)行反饋。我們?cè)瓌t上將于收到您的反饋后的5個(gè)工作日內(nèi)做出答復(fù)或反饋處理結(jié)果。
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智能推薦：低成本的傳輸：支持高效的hdfs-partition批量導(dǎo)入，在TB/s級(jí)別最好有很好的支持。列存節(jié)省的存儲(chǔ)空間：根據(jù)數(shù)據(jù)的實(shí)際特征，進(jìn)行壓縮存儲(chǔ)，節(jié)省用戶成本。使用列存(列存和索引)支持的數(shù)據(jù)壓縮，易使用的壓縮算法。行存節(jié)省的存儲(chǔ)空間：根據(jù)數(shù)據(jù)流來(lái)定義冷熱數(shù)據(jù)的劃分，利用HDFS的行存來(lái)壓縮存儲(chǔ)空間。針對(duì)表的某幾列創(chuàng)建了一個(gè)列存OBS表，在標(biāo)準(zhǔn)的DWS中，采用列式的TERNAL替代，可以顯著提升行存性能。更多標(biāo)題相關(guān)內(nèi)容，可點(diǎn)擊查看
