'orc'。 Orc 格式也支持来源于 Table properties 的表属性。 举个例子，您可以设置 orc.compress=SNAPPY 来允许spappy压缩。 数据类型映射 Orc 格式类型的映射和 Apache Hive 是兼容的。下面的表格列出了 Flink 类型的数据和

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/__spark_conf__/__hadoop_conf__/kdc.conf -Djetty.version=x.y.z -Dorg.xerial.snappy.tempdir=${BIGDATA_HOME}/tmp -Dcarbon.properties.filepath=./__spark

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auth.login.config=/opt/client/Spark/spark/conf/jaas.conf -Dorg.xerial.snappy.tempdir=/opt/client/Spark/tmp -Dcarbon.properties.filepath=/opt/cl

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合理设置Topic的数据老化时间，减少历史数据的容量大小。 在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。对于性能要求高的系统，可以选择压缩速度

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自动创建的Topic副本数，不能超过目标端Kafka的Broker数量。 启动偏移量 请选择为“最早”或“最新”。 压缩算法 请选择压缩算法为“none”、“gzip”、“snappy”、“lz4”或“zstd”。 Topic映射 请输入要映射的源端Topic和目标端Topic名称，单击“保存”。 说明： 如果源端和

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开启时表示将消息消费进度同步到目标Kafka。 启动偏移量 请选择为“最早”或“最新”。 压缩算法 请选择压缩算法为“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5 预检查 返回专享版事件流作

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body_compress_type 否 数据压缩类型，当前支持的压缩算法： lz4：综合来看效率最高的压缩算法,更加侧重压缩解压速度,压缩比并不是第一。 snappy：其目标不是最大限度压缩或者兼容其他压缩格式，而是旨在提供高速压缩速度和合理的压缩率。 zstd：一种新的无损压缩算法，旨在提供快速压缩，并实现高压缩比。

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指定使用格式，这里应该是'avro'。 avro.codec 否 （none） String 仅用于文件系统，avro 压缩编解码器。默认不压缩。目前支持：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 Avro

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指定使用格式，这里应该是'avro'。 avro.codec 否 （none） String 仅用于文件系统，avro 压缩编解码器。默认不压缩。目前支持：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 Avro

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compression // methods:GZ and SNAPPY hcd.setCompressionType(Compression.Algorithm.SNAPPY); htd.setColumnFamily(hcd

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格式数据的相关属性，比如分隔符 delimiter compression_format 否 String 数据的压缩类型，目前支持： snappy gzip zip 默认不压缩。 枚举值： snappy gzip zip tags 否 Array of Tag objects 通道标签列表。 sys_tags

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compression // methods:GZ and SNAPPY hcd.setCompressionType(Compression.Algorithm.SNAPPY); htd.setColumnFamily(hcd

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HIVE中DATA类型只有日期，没有时间， GaussDB (DWS)的DATA类型包含日期和时间。 GaussDB(DWS)支持ORC的压缩格式，包括ZLIB、SNAPPY、LZ4及NONE压缩方式。其中FLOAT4格式本身存在不精准问题，求和等操作在不同环境下可能产生不同的结果，在高精度要求场景下建议使用DECIMAL类型代替。

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ROOT_SG1_D1_S1, TSDataType.INT64, TSEncoding.RLE, CompressionType.SNAPPY); List<String> measurements = new ArrayList<>(); measurements

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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。

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shuffle内存使用。 32768 spark.io.compression.snappy.block.size 当使用Snappy压缩算法时Snappy压缩中使用的块大小（字节）。当使用Snappy时降低块大小同样也会降低shuffle内存使用。 32768 spark.shuffle

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location 'obs://obs-lmm/hive/orctest' tblproperties('orc.compress'='SNAPPY'); 当前Impala使用OBS存储时，同一张表中，不支持分区和表存储位置处于不同的桶中。 例如：创建分区表指定存储位置为OBS桶1

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shuffle内存使用。 32768 spark.io.compression.snappy.block.size 当使用Snappy压缩算法时Snappy压缩中使用的块大小（字节）。当使用Snappy时降低块大小同样也会降低shuffle内存使用。 32768 spark.shuffle

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执行以下命令创建表bulkTable： hbase shell create 'bulkTable', {NAME => 'info',COMPRESSION => 'SNAPPY', DATA_BLOCK_ENCODING => 'FAST_DIFF'},{NAME=>'address'} 命令执行完成后执行!quit退出hbase

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location 'obs://obs-lmm/hive/orctest' tblproperties('orc.compress'='SNAPPY'); 当前Impala使用OBS存储时，同一张表中，不支持分区和表存储位置处于不同的桶中。 例如：创建分区表指定存储位置为OBS桶1

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location 'obs://obs-lmm/hive/orctest' tblproperties('orc.compress'='SNAPPY'); 当前Impala使用OBS存储时，同一张表中，不支持分区和表存储位置处于不同的桶中。 例如：创建分区表指定存储位置为OBS桶1

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