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    snappy 编译 更多内容
  • 编译并运行HBase应用

    编译并运行HBase应用 在程序代码完成开发后,您可以在Windows开发环境中运行应用。 操作步骤 在windows下使用REST API操作HBase集群时,JDK版本需为jdk1.8.0_60及以上版本。从集群环境中获取jdk的cacerts文件,并拷贝“/opt/Bigd

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  • 编译并调测Flink应用

    编译并调测Flink应用 操作场景 在程序代码完成开发后,建议您上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是一样的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行,只支持在Linux环境下运行。

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  • 图解编译构建

    图解编译构建

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  • 使用LZC压缩算法存储HDFS文件

    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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  • 安装编译器&构建器

    安装编译器&构建器 安装GNU Arm Embedded Toolchain编译器。 下载编译器。 对于32位芯片架构,官方下载地址为:GNU Arm Embedded Toolchain编译器,建议使用2019-q4-major及以上版本。 对于64位芯片架构,官方下载地址为:64位GNU

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  • 编译构建服务入门实践

    编译构建服务入门实践 当用户开通编译构建服务后,可以根据不同的业务场景灵活使用。 本文介绍常见的构建实践。 图形化构建 实践 描述 使用Maven构建 自定义镜像 (预置执行机,图形化构建) 使用编译构建服务完成Maven构建,使用构建包制作Docker镜像并推送到SWR仓库。 代码化构建

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  • 创建HBase表

    //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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  • 创建HBase表

    //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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  • 准备数据构建工具编译环境

    准备数据构建工具编译环境 远程连接E CS 弹性 云服务器 。 执行以下命令, 安装git。 yum install git 执行以下命令,安装gcc。 yum install gcc 父主题: 构建TPC-H&TPC-DS使用数据

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  • 使用LZC压缩算法存储HDFS文件

    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/。 配置描述

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  • 其他用于编译依赖的接口

    华为云帮助中心,为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档,帮助您快速上手使用华为云服务。

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  • 其他用于编译依赖的接口

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  • ecpg预处理以及编译执行

    ecpg预处理以及编译执行 准备嵌入式SQL-C源程序,以.pgc为后缀名,ecpg负责将其转换成可被编译编译的C语言程序。 生成的C语言程序被编译编译为可执行文件,运行该可执行文件实现客户端程序访问数据库。示例请参见常用示例章节。 ecpg预处理以及编译处理过程 预处理:ecpg

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  • ecpg预处理以及编译执行

    ecpg预处理以及编译执行 准备嵌入式SQL-C源程序,以.pgc为后缀名,ecpg负责将其转换成可被编译编译的C语言程序。 生成的C语言程序被gcc编译编译为可执行文件,运行该可执行文件实现客户端程序访问数据库。示例请参见常用示例章节。 ecpg预处理以及编译处理过程 预处理:ecpg

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  • 配置parquet表的压缩格式

    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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  • ecpg预处理以及编译执行

    ecpg预处理以及编译执行 准备嵌入式SQL-C源程序,以.pgc为后缀名,ecpg负责将其转换成可被编译编译的C语言程序。 生成的C语言程序被gcc编译编译为可执行文件,运行该可执行文件实现客户端程序访问数据库。示例请参见常用示例章节。 ecpg预处理以及编译处理过程 预处理:ecpg

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  • ecpg预处理以及编译执行

    ecpg预处理以及编译执行 准备嵌入式SQL-C源程序,以.pgc为后缀名,ecpg负责将其转换成可被编译编译的C语言程序。 生成的C语言程序被编译编译为可执行文件,运行该可执行文件实现客户端程序访问数据库。示例请参见常用示例章节。 ecpg预处理以及编译处理过程 预处理:ecpg

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  • 使用构建方舟编译器构建

    使用构建方舟编译器构建 使用ubuntu操作系统编译方舟编译器进行构建。 图形化构建 在配置构建步骤中,添加“构建方舟编译器”构建步骤,参考表1配置参数。 表1 构建方舟编译器参数说明 参数名称 参数说明 是否必填 步骤显示名称 构建步骤的名称,可自定义修改。 支持中文、英文、数

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  • 创建HBase表

    //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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  • 创建HBase表

    //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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  • 配置HBase数据压缩格式和编码

    {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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