spark.sql.inmemorycolumnarstorage.compressed
时间: 2023-12-01 22:29:51 浏览: 36
`spark.sql.inmemorycolumnarstorage.compressed` 是 Spark SQL 中的一个配置属性,用于控制是否对内存中的列式存储进行压缩。当该属性设置为 true 时,Spark SQL 会尝试使用一些列式存储压缩算法(如 Run-Length Encoding 和 Dictionary Encoding)对内存中的列式存储进行压缩,从而节省内存空间。这可以提高 Spark SQL 的性能,特别是当处理大规模数据时。默认情况下,该属性的值为 true。但是,如果你的数据已经被压缩,或者你使用的是已经压缩的文件格式(如 Parquet),那么你可以将该属性设置为 false,以避免额外的压缩和解压缩开销。
相关问题
spark sql调优的所有参数
Spark SQL的调优参数可以分为以下几类:
1. Spark SQL的通用参数:
- `spark.sql.shuffle.partitions`:控制shuffle操作时的分区数,默认值为200。
- `spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold`:控制自动广播的表大小,默认为10MB。
- `spark.sql.broadcastTimeout`:控制广播超时时间,默认值为5分钟。
- `spark.sql.execution.arrow.enabled`:控制是否启用Arrow优化,默认为false。
2. Spark SQL的查询优化参数:
- `spark.sql.cbo.enabled`:控制是否启用基于成本的优化器(CBO),默认为false。
- `spark.sql.statistics.histogram.enabled`:控制是否启用直方图统计信息,默认为false。
- `spark.sql.statistics.ndv.scale.factor`:控制基数估计的规模因子,默认为2.0。
- `spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed`:控制是否启用列式存储压缩,默认为true。
- `spark.sql.adaptive.enabled`:控制是否启用自适应查询执行,默认为false。
3. Spark SQL的内存管理参数:
- `spark.sql.shuffle.memoryFraction`:控制shuffle操作的内存占比,默认为0.2。
- `spark.sql.execution.arrow.maxRecordsPerBatch`:控制Arrow批处理的最大行数,默认为1024。
- `spark.sql.execution.sort.externalSorter.maxMemoryUsage`:控制外部排序的内存占比,默认为0.4。
- `spark.sql.execution.arrow.fallback.enabled`:控制是否开启Arrow优化失败时的回退机制,默认为true。
4. Spark SQL的调试参数:
- `spark.sql.debug.maxToStringFields`:控制最大的toString字段数目,默认为25。
- `spark.sql.debug.maxPlanStringLength`:控制最大的计划字符串长度,默认为1000。
以上仅列举了一部分常用的Spark SQL调优参数,具体使用时需要根据实际情况进行选择和调整。
openmvframe.compressed函数
openmvframe.compressed函数是OpenMV相机中的一个方法,用于将图像进行压缩以便在有限的存储空间中存储。该函数可以将OpenMV相机中的图像以JPEG格式进行压缩,并返回压缩后的字节串。该函数的语法如下:
```
openmvframe.compressed(quality, snapshot=True)
```
其中,quality参数是一个整数,表示JPEG图像压缩的质量,范围从0到100,默认为50。而snapshot参数则是一个布尔值,表示是否在进行图像压缩之前先进行快照。如果该参数为True,则会在进行图像压缩之前先进行一次快照,否则直接压缩当前图像。
需要注意的是,该函数返回的是压缩后的字节串,需要使用相应的解压缩函数才能将其解压缩为图像。