和 对象存储服务 （OBS）存储，包括： HDFS文件格式：基于分隔符的text file，Parquet，Avro，SequenceFile和RCFile。 压缩编解码器：Snappy，GZIP，Deflate，BZIP。 常见的数据访问接口包括： JDBC驱动程序。 ODBC驱动程序。 Hue beeswax和Impala查询UI。

查看更多 →

和对象存储服务（OBS）存储，包括： HDFS文件格式：基于分隔符的text file，Parquet，Avro，SequenceFile和RCFile。 压缩编解码器：Snappy，GZIP，Deflate，BZIP。 常见的数据访问接口包括： JDBC驱动程序。 ODBC驱动程序。 HUE beeswax和Impala查询UI。

查看更多 →

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

查看更多 →

avro.codec 否 （none） String 仅用于FileSystem，avro 压缩编解码器。默认 snappy 压缩。目前支持：null, deflate、snappy、bzip2、xz。 数据类型映射 目前，Avro schema 通常是从 table schema 中推导而来。尚不支持显式定义

查看更多 →

PARTITIONED BY(p1 string) STORED AS orc tblproperties('orc.compress'='SNAPPY'); 修改表结构，添加分区并插入数据 alter table test_table add partition(p1='a'); insert

查看更多 →

间的数据不均衡 使用数据压缩 在客户端CPU资源情况可控的情况下，使用压缩算法对数据进行压缩。 常用的压缩算法包括：ZIP，GZIP，SNAPPY，LZ4等。选择压缩算法时，需考虑数据的压缩率和压缩耗时。通常压缩率越高的算法，压缩耗时也越高。 压缩方式 压缩比 客户端CPU占用 服务端CPU占用

查看更多 →

orc_compress GZIP varchar Compression codec used. Possible values: [NONE, SNAPPY, LZ4, ZSTD, GZIP, ZLIB] hive orc_compress_size 262144 bigint orc compression

查看更多 →

缺省值：None 最小长度：30 最大长度：30 Content-Encoding 否 String 日志压缩格式 枚举值： GZIP SNAPPY gzip snappy 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 contents 是 Array of LogContents 包含上报时间戳的日志内容列表。

查看更多 →

说明： 开启时表示将消息消费进度同步到目标Kafka。 启动偏移量 否。 压缩算法 是，可选择压缩算法为“none”、“gzip”、“snappy”、“lz4”或“zstd”。 单击“下一步：预检查”，进入“预检查”页面，完成后单击“完成配置”。 图4 预检查 父主题： 专享版事件流作业

查看更多 →

客户端进行配置。 在这种情况下，磁盘的IO是主要瓶颈。所以可以选择一种压缩率非常高的压缩算法。 编解码器可配置为Snappy，Benchmark测试结果显示Snappy是非常平衡以及高效的编码器。 mapreduce.map.output.compress.codec 参数解释：指定用于压缩的编解码器。

查看更多 →

true Client 在这种情况下，磁盘的IO是主要瓶颈。所以可以选择一种压缩率非常高的压缩算法。 编解码器可配置为Snappy，Benchmark测试结果显示Snappy是非常平衡以及高效的编码器。 mapreduce.map.output.compress.codec 说明： 需

查看更多 →

--compression <arg> 可选参数，目标HBase表的压缩格式，目前支持SNAPPY、NONE、ZSTD、GZ；如果目标表不存在，则会在HBase中创建一个压缩格式为该参数值的表，默认压缩格式为“SNAPPY”。 -enc,--block-encoding <arg> 可选参数，目标HBase表的DATA

查看更多 →

-9 %p' -Djetty.version=x.y.z -Dorg.xerial.snappy.tempdir=${BIGDATA_HOME}/tmp/spark2x/JD BCS erver/snappy_tmp -Djava.io.tmpdir=${BIGDATA_HOME}/tm

查看更多 →

-9 %p' -Djetty.version=x.y.z -Dorg.xerial.snappy.tempdir=${BIGDATA_HOME}/tmp/spark2x/JDB CS erver/snappy_tmp -Djava.io.tmpdir=${BIGDATA_HOME}/tm

查看更多 →

eventLog.compression.codec 用于压缩事件日志的编码解码器。默认情况下，spark提供四种编码解码器：lz4、lzf、snappy和zstd。如果没有给出，将使用spark.io.compression.codec。 无 spark.eventLog.logStageExecutorMetrics

查看更多 →

eventLog.compression.codec 用于压缩事件日志的编码解码器。默认情况下，spark提供四种编码解码器：lz4、lzf、snappy和zstd。如果没有给出，将使用spark.io.compression.codec。 无 spark.eventLog.logStageExecutorMetrics

查看更多 →

是否将选做Rowkey的数据同时写入HBase的列。 toJobConfig.algorithm 否 枚举 创建新HBase表时采用的压缩算法，支持SNAPPY和GZ算法，默认为“NONE”。 toJobConfig.writeToWAL 否 Boolean 选择是否开启HBase的预写日志机制（WAL，Write

查看更多 →

是否将选做Rowkey的数据同时写入HBase的列。 toJobConfig.algorithm 否 枚举 创建新HBase表时采用的压缩算法，支持SNAPPY和GZ算法，默认为“NONE”。 toJobConfig.writeToWAL 否 Boolean 选择是否开启HBase的预写日志机制（WAL，Write

查看更多 →

option." SQLSTATE: 22023 错误原因：无效的压缩模式。 解决办法：创建表时设置正确压缩模式，HDFS只支持zlib和snappy。 GAUSS-04713: "Failed to create partition directory %s when loading

查看更多 →

"root.sg.d1.s1", TSDataType.DOUBLE, TSEncoding.GORILLA, CompressionType.SNAPPY))); IoTSerializationSchema serializationSchema = new DefaultI

查看更多 →

"root.sg.d1.s1", TSDataType.DOUBLE, TSEncoding.GORILLA, CompressionType.SNAPPY))); IoTSerializationSchema serializationSchema = new DefaultI

查看更多 →