字段压缩 为了减少数据页面存储空间占用，节省成本， GaussDB (for MySQL)推出细粒度的字段压缩，提供ZLIB和ZSTD两种压缩算法，用户可以综合考虑压缩比和压缩解压性能影响，选择合适的压缩算法，对不频繁访问的大字段进行压缩。同时，字段压缩特性提供自动压缩的能力，帮助用户更方便地使用此特性。

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OLTP表压缩 GS_ILM GS_ILM_JOBDETAIL GS_ILM_OBJECT GS_ILM_PA RAM GS_ILM_POLICY GS_ILM_TASK GS_ILM_TASKDETAIL GS_ILM_TICKER 父主题： 系统表

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OLTP表压缩 GS_ILM GS_ILM_JOBDETAIL GS_ILM_OBJECT GS_ILM_PARAM GS_ILM_POLICY GS_ILM_TASK GS_ILM_TASKDETAIL GS_ILM_TICKER 父主题： 系统表

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OLTP表压缩 GS_ADM_ILMDATAMOVEMENTPOLICIES GS_ADM_ILMOBJE CTS GS_ADM_ILMPOLICIES GS_ADM_ILMEVALUATIONDETAILS GS_ADM_ILMPARAMETERS GS_ADM_ILMRESULTS

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配置智能压缩 开启智能压缩功能时，CDN会自动压缩您的静态文件。智能压缩能够有效缩小传输文件的大小，提升传输效率，减少带宽消耗。智能压缩包含Gzip压缩和Brotli压缩，Brotli压缩的性能比Gzip压缩提升约15%~25%。 注意事项 如果源站配置了MD5值校验，请勿开启此

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OLTP表压缩 GS_ADM_ILMDATAMOVEMENTPOLICIES GS_ADM_ILMOBJECTS GS_ADM_ILMPOLICIES GS_ADM_ILMEVALUATIONDETAILS GS_ADM_ILMPARAMETERS GS_ADM_ILMRESULTS

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16两种压缩策略。 表1 压缩策略的适用场景 压缩策略 场景 SmoothQuant-W8A8 长序列的场景 大并发量的场景 AWQ-W4A16 小并发量的低时延场景 更少推理卡数部署的场景 约束限制 表2列举了支持模型压缩的模型，不在表格里的模型不支持使用MaaS压缩模型。 表2

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使用ZSTD_JNI压缩算法压缩Hive ORC表 操作场景 ZSTD_JNI是ZSTD压缩算法的native实现，相较于ZSTD而言，压缩读写效率和压缩率更优，并允许用户设置压缩级别，以及对特定格式的数据列指定压缩方式。 目前仅ORC格式的表支持ZSTD_JNI压缩方式，而普通的Z

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Hive支持ZSTD压缩格式 ZSTD（全称为Zstandard）是一种开源的无损数据压缩算法，其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式，本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC，RCFile，TextFi

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Hive支持ZSTD压缩格式 ZSTD（全称为Zstandard）是一种开源的无损数据压缩算法，其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式，本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC、RCFile、TextFi

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来讲，压缩级别越高，压缩比也越大，压缩时间也越长；反之亦然。实际压缩比取决于加载的表数据的分布特征。 table.compress.level指定表数据同一压缩级别下的不同压缩水平，它决定了同一压缩级别下表数据的压缩比以及压缩时间。对同一压缩级别进行了更加详细的划分，为用户选择压

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模型经过量化压缩后，不支持评估操作，但可以进行部署操作。 创建模型压缩任务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型压缩”。 单击界面右上角“创建压缩任务”，进入创建压缩任务页面。 图1 模型压缩 选择需要进行压缩的模型执行模型压缩，压缩策略为“INT8”。当压缩模型

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行存压缩系统函数 pg_get_ilmdef(pidx integer) 描述：根据输入的ilm策略索引返回对应的策略信息。 返回值类型：text 表1 pg_get_ilmdef参数说明 参数类型 参数名 类型 描述 输入参数 pidx integer ilm策略的索引。 输出参数

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Map输出与压缩 Map任务所产生的输出可以在写入磁盘之前被压缩，这样可以节约磁盘空间并得到更快的写盘速度，同时可以减少至Reducer的数据传输量。需要在客户端进行配置。 mapreduce.map.output.compress指定了Map任务输出结果可以在网络传输前被压缩。这是一个per-job的配置。

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MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题： 组件介绍

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著减少网络传输的数据量，但是也因为多了压缩和解压，带来了更多的CPU消耗。因此需要做好权衡。当任务属于网络瓶颈类型时，压缩Map中间结果效果明显。针对bulkload调优，压缩中间结果后性能提升60%左右。 配置方法：将“mapreduce.map.output.compress

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著减少网络传输的数据量，但是也因为多了压缩和解压，带来了更多的CPU消耗。因此需要做好权衡。当任务属于网络瓶颈类型时，压缩Map中间结果效果明显。针对bulkload调优，压缩中间结果后性能提升60%左右。 配置方法：将“mapreduce.map.output.compress

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doop/etc/hadoop/mapred-site.xml。 Map输出与压缩 mapreduce.map.output.compress 参数解释：指定了Map任务输出结果可以在网络传输前被压缩。这是一个per-job的配置。 默认值：true 参数入口：需要在客户端进行配

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RawComparator> cls) 指定MapReduce作业的map任务的输出结果压缩类，默认不使用压缩。也可以在“mapred-site.xml”中配置“mapreduce.map.output.compress”和“mapreduce.map.output.compress

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日志归档规则： MapReduce的日志启动了自动压缩归档功能，缺省情况下，当日志大小超过50MB的时候，会自动压缩，压缩后的日志文件名规则为：“<原有日志名>-<yyyy-mm-dd_hh-mm-ss>.[编号].log.zip”。最多保留最近的100个压缩文件，压缩文件保留个数可以在参数配置界面中配置。

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日志归档规则： MapReduce的日志启动了自动压缩归档功能，缺省情况下，当日志大小超过50MB的时候，会自动压缩，压缩后的日志文件名规则为：“<原有日志名>-<yyyy-mm-dd_hh-mm-ss>.[编号].log.zip”。最多保留最近的100个压缩文件，压缩文件保留个数可以在参数配置界面中配置。

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