l。当数据规模比较小的时候会使用Explicit模式，这种模式下distinct值的计算是没有误差的；随着distinct值越来越多，hll会先后转换为Sparse模式和Full模式，这两种模式在计算结果上没有任何区别，只影响hll函数的计算效率和hll对象的存储空间。下面的函数可以用于查看hll的一些参数。

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l。当数据规模比较小的时候会使用Explicit模式，这种模式下distinct值的计算是没有误差的；随着distinct值越来越多，hll会先后转换为Sparse模式和Full模式，这两种模式在计算结果上没有任何区别，只影响hll函数的计算效率和hll对象的存储空间。下面的函数可以用于查看hll的一些参数。

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normal：代表使用默认的打印格式。 pretty：代表使用 GaussDB (DWS)改进后的新显示格式。新的格式层次清晰，计划包含了plan node id，性能分析简单直接。 summary：是在pretty的基础上增加了对打印信息的分析。 run：在summary的基础上，将统计的信息输出到csv格式的文件中，以便于进一步分析。

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normal：代表使用默认的打印格式。 pretty：代表使用GaussDB(DWS)改进后的新显示格式。新的格式层次清晰，计划包含了plan node id，性能分析简单直接。 summary：是在pretty的基础上增加了对打印信息的分析。 run：在summary的基础上，将统计的信息输出到csv格式的文件中，以便于进一步分析。

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enabled为true时，是否压缩记录的事件。 false EventLog的周期清理 JobHistory上的Event log是随每次任务的提交而累积的，任务提交的次数多了之后会造成太多文件的存放。Spark提供了周期清理Evnet log的功能，用户可以通过配置开关和相应的清理周期参数来进行控制。

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enabled为true时，是否压缩记录的事件。 false EventLog的周期清理 JobHistory上的Event log是随每次任务的提交而累积的，任务提交的次数多了之后会造成太多文件的存放。Spark提供了周期清理Evnet log的功能，用户可以通过配置开关和相应的清理周期参数来进行控制。

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取值范围：浮点型，0.0～1.0。 比默认值小的值与使用 “fast start” 为游标规划的值相偏离，从而使得前几行恢复的很快而抓取全部的行需要很长的时间。比默认值大的值加大了总的估计的时间。在最大的值1.0处，像正常的查询一样规划游标，只考虑总的估计时间和传送第一行的时间。 默认值：0.1 from_collapse_limit

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（两个相同的表之间连接）的估算中更加准确。当前版本已弃用cost_param & 1不为0时的路径，默认选择更优的估算公式。 当cost_param & 2不为0，表示求多个过滤条件（Filter）的选择率时，选择最小的作为总的选择率，而非两者乘积，此方法在过滤条件的列之间关联性较强时估算更加准确。

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取值范围：浮点型，0.0～1.0。 比默认值小的值与使用 “fast start” 为游标规划的值相偏离，从而使得前几行恢复的很快而抓取全部的行需要很长的时间。比默认值大的值加大了总的估计的时间。在最大的值1.0处，像正常的查询一样规划游标，只考虑总的估计时间和传送第一行的时间。 默认值：0.1 from_collapse_limit

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（两个相同的表之间连接）的估算中更加准确。当前版本已弃用cost_param & 1不为0时的路径，默认选择更优的估算公式。 当cost_param & 2不为0，表示求多个过滤条件（Filter）的选择率时，选择最小的作为总的选择率，而非两者乘积，此方法在过滤条件的列之间关联性较强时估算更加准确。

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