compression_opts
时间: 2023-08-07 17:03:54 浏览: 49
compression_opts 是一个用于设置压缩选项的参数。它用于指定在数据压缩过程中使用的算法和参数。根据具体的应用场景和数据类型,可以选择不同的压缩算法和参数来优化压缩比例和压缩速度。
在 Python 中,常见的压缩选项是在使用 gzip、zipfile、tarfile 等模块进行文件或数据压缩时使用的。例如,可以使用 compression_opts 参数指定 gzip 压缩算法的压缩级别,或者在使用 tarfile 模块创建 tar 归档文件时指定压缩算法和压缩级别。
需要注意的是,compression_opts 的具体用法和可选值会根据具体的压缩库和模块而有所不同,因此在使用时建议查阅相关文档或参考示例代码来正确设置压缩选项。
相关问题
中文h5f.create_dataset
h5f.create_dataset是HDF5库中的一个函数,用于创建一个新的数据集并将其保存到HDF5文件中。
参数如下:
1. name:数据集名称,字符串类型。
2. shape:数据集形状,元组类型,表示数据集的维度。
3. dtype:数据类型,可以是numpy数据类型或HDF5数据类型。
4. data:数据,可以是numpy数组或Python列表。
5. maxshape:数据集最大形状,元组类型,只有可扩展数据集才有此参数。
6. chunks:块大小,元组类型,只有可扩展数据集才有此参数。
7. compression:压缩类型,字符串类型,只有可压缩数据集才有此参数。
8. compression_opts:压缩选项,整数类型,只有可压缩数据集才有此参数。
9. shuffle:是否启用shuffle,布尔类型,只有可压缩数据集才有此参数。
10. fletcher32:是否启用fletcher32校验和,布尔类型,只有可压缩数据集才有此参数。
11. fillvalue:填充值,可以是数字或字符串类型,只有可扩展数据集才有此参数。
示例:
import h5py
# 创建HDF5文件
with h5py.File('test.h5', 'w') as f:
# 创建一个数据集
dset = f.create_dataset('data', shape=(10,), dtype='i')
# 写入数据
dset[...] = range(10)
# 输出数据
print(dset[:])
sqoop ORC split generation failed with exception: java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
这个错误是由于Sqoop在生成ORC文件的split时,内存使用超过了JVM的GC限制,导致GC无法及时回收内存而抛出的异常。解决这个问题的方法有以下几种:
1. 增加JVM的内存限制,可以通过设置JAVA_OPTS环境变量来实现,例如:export JAVA_OPTS="-Xmx4g",将JVM的最大内存限制设置为4GB。
2. 调整Sqoop的参数,可以通过增加--split-by参数的值来减少生成的split数量,例如:--split-by id --num-mappers 10,将生成的split数量减少到10个。
3. 调整ORC文件的压缩方式,可以通过设置--compression参数来选择不同的压缩方式,例如:--compression snappy,使用snappy压缩方式可以减少内存使用。