ip和Snappy这两种默认压缩格式。本章节为HDFS新增加的压缩格式LZC（Lempel-Ziv Compression）提供配置方法。这种压缩格式增强了Hadoop压缩能力。有关Snappy的详细信息，请参阅http://code.google.com/p/snappy/。 本章节适用于 MRS

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ip和Snappy这两种默认压缩格式。本章节为HDFS新增加的压缩格式LZC（Lempel-Ziv Compression）提供配置方法。这种压缩格式增强了Hadoop压缩能力。有关Snappy的详细信息，请参阅http://code.google.com/p/snappy/。 本章节适用于MRS

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//设置文件压缩方式，HBase默认提供了GZ和SNAPPY两种压缩算法 //其中GZ的压缩率高，但压缩和解压性能低，适用于冷数据 //SNAPPY压缩率低，但压缩解压性能高，适用于热数据 //建议默认开启SNAPPY压缩 hcd.setCompressionType(Compression

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//设置文件压缩方式，HBase默认提供了GZ和SNAPPY两种压缩算法 //其中GZ的压缩率高，但压缩和解压性能低，适用于冷数据 //SNAPPY压缩率低，但压缩解压性能高，适用于热数据 //建议默认开启SNAPPY压缩 hcd.setCompressionType(Compression

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//设置文件压缩方式，HBase默认提供了GZ和SNAPPY两种压缩算法 //其中GZ的压缩率高，但压缩和解压性能低，适用于冷数据 //SNAPPY压缩率低，但压缩解压性能高，适用于热数据 //建议默认开启SNAPPY压缩 hcd.setCompressionType(Compression

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//设置文件压缩方式，HBase默认提供了GZ和SNAPPY两种压缩算法 //其中GZ的压缩率高，但压缩和解压性能低，适用于冷数据 //SNAPPY压缩率低，但压缩解压性能高，适用于热数据 //建议默认开启SNAPPY压缩 hcd.setCompressionType(Compression

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{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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{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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//设置文件压缩方式，HBase默认提供了GZ和SNAPPY两种压缩算法 //其中GZ的压缩率高，但压缩和解压性能低，适用于冷数据 //SNAPPY压缩率低，但压缩解压性能高，适用于热数据 //建议默认开启SNAPPY压缩 hcd.setCompressionType(Compression

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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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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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collectionConfig: {blockCompressor: snappy} engineConfig: {directoryForIndexes: true, journalCompressor: snappy} indexConfig: {prefixCompression:

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collectionConfig: {blockCompressor: snappy} engineConfig: {directoryForIndexes: true, journalCompressor: snappy} indexConfig: {prefixCompression:

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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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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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collectionConfig: {blockCompressor: snappy} engineConfig: {directoryForIndexes: true, journalCompressor: snappy} indexConfig: {prefixCompression:

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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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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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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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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

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compression.codec parquet压缩编解码方式名称，默认值为gzip。可能的选项是[gzip | snappy | uncompressed | lzo] snappy hoodie.logfile.max.size LogFile的最大值。这是在将日志文件移到下一个版本之前允许的最大值。

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