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- snappy 内容精选 换一换
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{NAME => 'f1', COMP RES SION => '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”。来自：帮助中心collectionConfig: {blockCompressor: snappy} engineConfig: {directoryForIndexes: true, journalCompressor: snappy} indexConfig: {prefixCompression:来自：帮助中心
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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来自：帮助中心collectionConfig: {blockCompressor: snappy} engineConfig: {directoryForIndexes: true, journalCompressor: snappy} indexConfig: {prefixCompression:来自：帮助中心
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操作步骤 推荐：使用“SNAPPY”压缩，适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。 Create table xx (col_name data_type) stored as orc tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY"); 可用：使用“Z来自：帮助中心![]()
的存储空间。 snappy：压缩比较快，压缩比适中，是默认值，适用于大多数场景。 gzip：压缩比高，但压缩和解压速度较慢。 lz4：压缩比适中，压缩和解压速度较快。 zstd：压缩比高，压缩和解压速度较快，适用于需要高压缩比但又希望保持较好性能的场景。 snappy 修改参数配来自：帮助中心![]()
本文介绍了【MapReduce 处理压缩文件的能力】相关内容，与您搜索的snappy相关，助力开发者获取技术信息和云计算技术生态圈动态...请点击查阅更多详情。来自：其他![]()
collectionConfig: {blockCompressor: snappy} engineConfig: {directoryForIndexes: true, journalCompressor: snappy} indexConfig: {prefixCompression:来自：帮助中心![]()
本文介绍了【【大数据】Hive主流文件存储格式对比】相关内容，与您搜索的snappy相关，助力开发者获取技术信息和云计算技术生态圈动态...请点击查阅更多详情。来自：其他![]()
操作步骤 推荐：使用“SNAPPY”压缩，适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。 create table xx (col_name data_type) stored as orc tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY"); xx为具体使用的Hive表名。来自：帮助中心![]()
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表统计失败以及show partitions table结果编码不对。 执行desc formatted test_hive_orc_snappy_internal_table partition(a='2016-8-1 11:45:5'); 查询报错，如下所示： 回答 spark来自：帮助中心![]()
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Kudu支持的压缩算法有哪些？ 问： Kudu支持的压缩算法有哪些？ 答： Kudu目前支持的压缩算法有snappy、lz4和zlib，默认是lz4。 父主题： 组件配置类来自：帮助中心![]()
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