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TIMESERIES root.sg1.d1.s1 WITH DATATYPE=INT64, ENCODING=RLE, COMPRESSOR=SNAPPY"); statement.execute( "CREATE来自：帮助中心tmp' TBLPROPERTIES (orc_bloom_filter_fpp = 0.3, orc_compress = 'SNAPPY', orc_compress_size = 6710422, orc_bloom_filter_columns = 'corderstatus来自：帮助中心
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ROOT_SG1_D1_S1, TSDataType.INT64, TSEncoding.RLE, CompressionType.SNAPPY); } if (!session.checkTimeseriesExists(ROOT_SG1_D1_S2)) { session来自：帮助中心![]()
数据有压缩的表在执行合并后会采用Spark默认的压缩格式-Snappy。可以通过在客户端设置“spark.sql.parquet.compression.codec”（可选：uncompressed, gzip, snappy）和"spark.sql.orc.compression来自：帮助中心![]()
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列，默认值“否”。 否 压缩算法 可选参数，创建新HBase表时采用的压缩算法，默认为值“NONE”。 NONE：不压缩。 SNAPPY：压缩为Snappy格式。 GZ：压缩为GZ格式。 NONE WAL开关 选择是否开启HBase的预写日志机制（WAL，Write Ahead Log）。来自：帮助中心![]()
列，默认值“否”。 否 压缩算法 可选参数，创建新HBase表时采用的压缩算法，默认为值“NONE”。 NONE：不压缩。 SNAPPY：压缩为Snappy格式。 GZ：压缩为GZ格式。 NONE WAL开关 选择是否开启HBase的预写日志机制（WAL，Write Ahead Log）。来自：帮助中心![]()
属于正常现象。 发现消耗CPU较高线程均为HBase的compaction，其中部分线程调用Snappy压缩处理，部分线程调用HDFS读写数据。当前每个Region数据量和数据文件多，且采用Snappy压缩算法，因此执行compaction时会使用大量CPU导致CPU较高。 定位办法来自：帮助中心![]()
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