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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：幫助中心本文介紹了【MapReduce 處理壓縮文件的能力】相關內容，與您搜索的snappy相關，助力開發(fā)者獲取技術信息和云計算技術生態(tài)圈動態(tài)...請點擊查閱更多詳情。來自：其他
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//設置文件壓縮方式，HBase默認提供了GZ和SNAPPY兩種壓縮算法 //其中GZ的壓縮率高，但壓縮和解壓性能低，適用于冷數(shù)據(jù) //SNAPPY壓縮率低，但壓縮解壓性能高，適用于熱數(shù)據(jù) //建議默認開啟SNAPPY壓縮 hcd.setCompressionType(Compression來自：幫助中心本文介紹了【【大數(shù)據(jù)】Hive主流文件存儲格式對比】相關內容，與您搜索的snappy相關，助力開發(fā)者獲取技術信息和云計算技術生態(tài)圈動態(tài)...請點擊查閱更多詳情。來自：其他
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compression”設置parquet表的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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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collectionConfig: {blockCompressor: snappy} engineConfig: {directoryForIndexes: true, journalCompressor: snappy} indexConfig: {prefixCompression:來自：幫助中心![]()
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![]()
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![]()
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(shù)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(shù)配來自：幫助中心![]()
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HBase provides two default compression // methods:GZ and SNAPPY // GZ has the highest compression rate,but low compression來自：幫助中心![]()
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(shù)，大幅提升性能來自：幫助中心![]()
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