坑点: 压缩后的byte 数组中会有元素是负数,如果转化成String 存入文件,然后再读取解压缩还原,无法得到原来的结果,甚至是无法解压缩. 原因分析: String 底层是由char 数组构成的,而char 在java 中存储是2字节的无符号数,所以负数byte 在存入String 后转化成对应的 char 会有不正常转化,这个过程不可逆. 处理:压缩后的byte 数组 按 字节写入文件,读取时候按字节读取,就不存在byte数组和字符char 之间的转换.

1.使用HiveServer2及Beeline HiveServer2的作用:将hive变成一种server服务对外开放,多个客户端可以连接. 启动namenode.datanode.resourcemanager.nodemanager. 一个窗口输入:hive-0.13.1]$ bin/hiveserver2 启动hiveserver2服务,等效于:$ bin/hive --service hiveserver2 第二个窗口输入:~]$ ps -ef | grep java 查看hivese

样压缩不以文件为基础的数据 Q: 回答了两个使用Java进行数据压缩的问题. 第一个问题是: 我怎样才能压缩那些不在文件中的数据. 第二个问题是: 我以极大的热情阅读了Todd Sundsted的"压缩你的数据,从而提高你的网络应用程序的性能",但是读完后我却有点失望.当我读到文章标题时我很高兴.我想我总算找到了解决问题的办法了. 在我们的公司,我们试图提高一个组织数据的RMI应用程序的性能.服务器端进行了绝大部分的处理和优化.我们花了一年半的时间去提高性能,但是现在看来瓶颈在于数据的

一.需求:计算网页访问量前三名 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 需求:计算网页访问量前三名 * 用户:喜欢视频 直播 * 帮助企业做经营和决策 * * 看数据 */ object UrlCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.加载数据 val conf:SparkConf = new Spa

1,位图法介绍 位图的基本概念是用一个位(bit)来标记某个数据的存放状态,由于采用了位为单位来存放数据,所以节省了大量的空间.举个具体的例子,在Java中一般一个int数字要占用32位,如果能用一位就表示这个数,就可以缩减大量的存储空间.一般把这种方法称为位图法,即Bitmap. 位图法比较适合于判断是否存在这样的问题,元素的状态比较少,元素的个数比较多的情况之下.那么具体咋么做呢,这样,非常简单明了就是,2.5亿个整数里面,我维护一个长度等于最大整数值得字符串,每个整数是否存在我就在该整数对

第2节 mapreduce深入学习:14.mapreduce数据压缩-使用snappy进行压缩 文件压缩有两大好处,节约磁盘空间,加速数据在网络和磁盘上的传输. 方式一:在代码中进行设置压缩 代码: FlowMain: public static void main(String[] args) throws Exception {// 设置我们的map阶段的压缩Configuration configuration = new Configuration(); configuration.se

报错内容 Caused by: java.lang.UnsatisfiedLinkError: /tmp/snappy-1.1.7-4a4b576a-c34c-481e-b6ac-9b4abacb112e-libsnappyjava.so: Error loading shared library ld-linux-x86-64.so.2: No such file or directory (needed by /tmp/snappy-1.1.7-4a4b576a-c34c-481e-b6ac

前面介绍的文件I/O,不管是写入文本还是写入对象,文件中的数据基本是原来的模样,用记事本之类的文本编辑软件都能浏览个大概.这么存储数据,要说方便确实方便,只是不够经济划算,原因有二:其一,写入的数据可能存在大量重复的信息,但依原样写到文件的话,无疑保留了不少冗余数据,造成空间浪费:其二,写入的数据多以明文方式保存,容易产生信息泄露,安全性不高.为此Java提供了简单的压缩和解压工具,在将数据写入文件之前,先对数据进行压缩,再将压缩后的结果写到文件:同样读取压缩文件之时,先读出已压缩的数据,再将这

Snappy是谷歌开源的一个用来压缩和解压的开发包.相较其他压缩算法速率有明显的优势,官方文档显示在64位 i7处理器上,每秒可达200~500MB的压缩速度,不禁感叹大厂的算法就是厉害. 开源项目地址:https://github.com/google/snappy 开撸: 1.下载最新版本Snappy 1.1.7,下载地址如下: https://github.com/google/snappy/releases 2.解压: tar -zxvf tar -zxvf snappy-1.1.7.t

数据压缩 某工业监控设备不断发回采样数据.每个数据是一个整数(0到1000之间).各个数据间用空白字符(空格,TAB或回车换行)分隔.这些数据以文本形式被存储在文件中. 因为大多数时候,相邻的采样间隔数据是相同的,可以利用这个特征做数据的压缩存储.其方法是:对n(n>1)个连续相同的数字只记录n和该数字本身:对m(m>0)个连续不重复的数字,则记录 m*-1 和这些数字本身(之所以用负数,是为了与第一种情况区分,便于解压缩). 例如:采样数字: 34 34 25 25 25 25 11 15

本段代码只是做了简单的测试,看是否可行,此处仅作笔记.适应用场合,比如数据库,数据缓存.压缩解压肯定是有资源消耗的! 当数据小于500byte时就没有压缩的必要了 @Test public void zip() throws Exception{ StringBuffer sb = new StringBuffer(); sb.append("测试清单 4 和 5,编译类文件并运行类Zip来创建一个压缩档案(程序会计算出checksum值并显示在屏幕上),然后运行UnZip类来解压缩这个档案(屏

Snappy 是一个 C++ 的用来压缩和解压缩的开发包.其目标不是最大限度压缩或者兼容其他压缩格式,而是旨在提供高速压缩速度和合理的压缩率.Snappy 比 zlib 更快,但文件相对要大 % 到 %.在 64位模式的 Core i7 处理器上,可达每秒 ~500兆的压缩速度. [] 类型:用来压缩和解压缩的开发包简介 Snappy 在 Google 内部被广泛的使用,从 BigTable 到 MapReduce 以及内部的 RPC 系统. [1]  snappy 是一个压缩库.它可以利用单颗

1.cloudera 数据压缩的一般准则 一般准则 是否压缩数据以及使用何种压缩格式对性能具有重要的影响.在数据压缩上,需要考虑的最重要的两个方面是 MapReduce 作业和存储在 HBase 中的数据.在大多数情况下,每个的原则都类似. 您需要平衡压缩和解压缩数据所需的能力.读写数据所需的磁盘 IO,以及在网络中发送数据所需的网络带宽.正确平衡这些因素有赖于集群和数据的特征,以及您的 使用模式. 如果数据已压缩(例如 JPEG 格式的图像),则不建议进行压缩.事实上,结果文件实际上可能大于原

一 Hadoop数据压缩 1.1 概述 压缩技术能够有效减少底层存储系统(HDFS)读写字节数.压缩提高了网络带宽和磁盘空间的效率.在Hadood下,尤其是数据规模很大和工作负载密集的情况下,使用数据压缩显得非常重要.在这种情况下,I/O操作和网络数据传输要花大量的时间.还有,Shuffle与Merge过程同样也面临着巨大的I/O压力. 鉴于磁盘I/O和网络带宽是Hadoop的宝贵资源,数据压缩对于节省资源.最小化磁盘I/O和网络传输非常有帮助.不过,尽管压缩与解压操作的CPU开销不高,其性能的

概述 ​ 压缩技术能够有效减少底层存储系统(HDFS)读写字节数.压缩提高了网络带宽和磁盘空间的效率.在Hadoop下,尤其是数据规模很大和工作负载密集的情况下,使用数据压缩显得非常重要.在这种情况下,I/O操作和网络数据传输要花大量的时间.还有,Shuffle与Merge过程同样也面临着巨大的I/O压力. ​ 鉴于磁盘I/O和网络带宽是Hadoop的宝贵资源,数据压缩对于节省资源.最小化磁盘I/O和网络传输非常有帮助.不过,尽管压缩与解压操作的CPU开销不高,其性能的提升和资源的节省并非没有代

Snappy已经被Google开源,作为一个压缩库,它可以利用单颗Intel Corei7处理器内核处理至少每秒250MB~500MB的数据流. Snappy的前身是Zippy.虽然只是一个数据压缩库,它却被Google用于许多内部项目程,其中就包括BigTable,MapReduce和RPC.Google宣称它在这个库本身及其算法做了数据处理速度上的优化,作为代价,并没有考虑输出大小以及和其他类似工具的兼容性问题.Snappy特地为64位x86处理器做了优化,在单个Intel Core i7处

bBHadoop数据压缩 概述 运行hadoop程序时,I/O操作.网络数据传输.shuffle和merge要花大量的时间,尤其是数据规模很大和工作负载密集的情况下,这个时候,使用数据压缩可以提高效率 压缩策略和原则 压缩是提高Hadoop运行效率的一种策略 通过对Mapper.Reducer运行过程的数据进行压缩,减少磁盘IO,提高运行速度 压缩原则 运算密集型的job,少用压缩 IO密集型的job,多用压缩 总结:当面对一些较大IO量的数据是,使用压缩会提高效率 Hadoop支持的压缩编码

截自网址:http://blog.csdn.net/u010391029/article/details/46521051 JavaServlet Specification  Version 2.3 第一章 概要 1.1什么是servlet         servlet是一种基于web组件的Java技术,由容器管理,产生动态内容.象其他基于java的组件一样,servlet是不依赖平台的的java类,被编译为中间字节码,可被动态装载运行于支持java的web服务器上.这里说的容器,有时也称它

一.什么是HTTP协议 HTTP是hypertext transfer protocol(超文本传输协议)的简写,它是TCP/IP协议的一个应用层协议,用于定义WEB浏览器与WEB服务器之间交换数据的过程.客户端连上web服务器后,若想获得web服务器中的某个web资源,需遵守一定的通讯格式,HTTP协议用于定义客户端与web服务器通迅的格式. 二.HTTP协议的版本 HTTP协议的版本:HTTP/1.0.HTTP/1.1 三.HTTP1.0和HTTP1.1的区别 在HTTP1.0协议中,客户端

一◐ java概述                                                                                        1.1 Java的不同版本:J2SE.J2EE.J2ME的区别                                                  1998年12月,SUN公司发布了Java 1.2,开始使用“Java 2” 这一名称,目前我们已经很少使用1.2之前的版本,所以通常所说的Ja