一.简介 Snappy(旧称:Zippy)是Google基于LZ77的思路用C++语言编写的快速数据压缩与解压程序库,并在2011年开源.其目标并非最大压缩率或与其他压缩程序的兼容性,而是非常高的速度和合理的压缩率.使用一个运行在64位模式下的酷睿i7处理器的单个核心,压缩速度250 MB/s,解压速度500 MB/s.压缩率比gzip低20-100% Snappy广泛应用在Google的项目,例如BigTable.MapReduce和Google内部RPC系统的压缩数据.它可在开源项目中使用,

最终结果哈夫曼树,如图所示: 直接上代码: public class HuffmanCode { public static void main(String[] args) { //获取哈夫曼树并显示 Hnode root = createHuffmanTree(createNodes()); root.beforePrint(); System.out.println("===================="); //从哈夫曼树中读取 哈夫曼编码 getHuffmanCode(

一.安装并配置Linux 8. 使用当前root用户创建文件夹,并给/opt/下的所有文件夹及文件赋予775权限,修改用户组为当前用户 mkdir -p /opt/modules mkdir -p /opt/software mkdir -p /opt/datas mkdir -p /opt/tools /opt/* chown beifeng:beifeng /opt/* 最终效果如下: [beifeng@beifeng-hadoop- opt]$ pwd /opt [beifeng@beif

转:http://blog.itpub.net/30089851/viewspace-2121221/ 微视频链接: Apache Kylin初识      1.版本(当前实验版本组合,版本一定要兼容,否则各种问题)Hadoop2.7.2+HBase1.1.5+Hive2.0.0kylin-1.5.2.1    (apache-kylin-1.5.1-HBase1.1.3-bin.tar.gz) 2.Hadoop环境编译以支持Snappy解压缩库重新编译hadoop-2.7.2-src的nati

python shutil模块常用操作 高级的 文件.文件夹.压缩包 处理模块 1.将文件内容拷贝至另一个文件中 shutil.copyfileobj(src, dist, length=16*1024),默认长度为16 * 1024,默认返回None shutil.copyfileobj(open('test3.py', 'r'), open('test3/test2.py','w')) 2.拷贝文件 shutil.copyfile(src, dist),dist目标文件无需存在, 返回复制后

1.ZIP. GZIP  计算机文件压缩算法,JDK中java.util.zip.*中实现.主要包括ZipInputStream/ ZipOutputStream.GZipInputStream/ZipOutputStream. 2.QuickLZ是一个号称世界压缩速度最快的压缩库,并且也是个开源的压缩库,其遵守 GPL 1, 2 或 3协议. 3.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,而且不兼容其他压缩格式.旨在提供高速压缩速度和合理的压缩率.在64位模

在提出基于滑动窗口的LZ77算法后,两位大神Jacob Ziv与Abraham Lempel [1]于1978年又提出了LZ78算法:与LZ77算法不同的是LZ78算法使用树状词典维护历史字符串. [数据压缩]LZ77算法原理及实现 1. 原理 从个人层面,LZ78算法比LZ77算法更容易被理解. 压缩 LZ78算法的压缩过程非常简单.在压缩时维护一个动态词典Dictionary,其包括了历史字符串的index与内容:压缩情况分为三种: 若当前字符c未出现在词典中,则编码为(0, c): 若当前

目录 kafka集群原理介绍 (一)基础理论 二.配置文件 三.错误处理 kafka集群原理介绍 @(博客文章)[kafka|大数据] 本系统文章共三篇,分别为 1.kafka集群原理介绍了以下几个方面的内容: (1)kafka基础理论 (2)参数配置 (3)错误处理 (4)kafka集群在zookeeper集群中的内容 2.kafka集群操作介绍了kafka集群的安装与操作 (1)单机版安装 (2)集群安装 (3)集群启停操作 (4)topic相关操作 (5)某个broker挂掉,重启本机器

gameserver 如何剔除某个无效的 tcaproxy(接入层)节点? TcaplusDB API 在这里对 tcaproxy 异常做了容灾的处理,API 剔除无效的 tcaproxy 进程的方式主要有2个: API 物理上认为某个 tcaproxy 不可用,API 每隔1秒对起链接的所有的 tcaproxy 发送心跳检测包,如果某个 gameserver 在10s内没有从 tcaproxy 收到相应的心跳回包,则 API 会主动断开与 tcaproxy 的 TCP 链接, 在下个 onup

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####

问题导读: 1.zookeeper在kafka的作用是什么? 2.kafka中几乎不允许对消息进行"随机读写"的原因是什么? 3.kafka集群consumer和producer状态信息是如何保存的? 4.partitions设计的目的的根本原因是什么? 一.入门     1.简介     Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice.它提供了类似于JMS的特性,但是在设计实现上完全不同,此外它并不是JM

本文主要介绍netty对http协议解析原理,着重讲解keep-alive,gzip,truncked等机制,详细描述了netty如何实现对http解析的高性能. 1 http协议 1.1 描述 标示 ASCII 描述 字符 CR  13 Carriage return (回车)  \n LF  10 Line feed character(换行) \r SP  32 Horizontal space(空格)   COLON  58 COLON(冒号) : http协议主要使用CRLF进行分割.

H264是新一代的编码标准,以高压缩高质量和支持多种网络的流媒体传输著称,在编码方面,我理解的他的理论依据是:参照一段时间内图像的统计结果表明,在相邻几幅图像画面中,一般有差别的像素只有10%以内的点,亮度差值变化不超过2%,而色度差值的变化只有1%以内.所以对于一段变化不大图像画面,我们可以先编码出一个完整的图像帧A,随后的B帧就不编码全部图像,只写入与A帧的差别,这样B帧的大小就只有完整帧的1/10或更小!B帧之后的C帧如果变化不大,我们可以继续以参考B的方式编码C帧,这样循环下去.这段图像

原文转自:袁峥Seemygo    感谢分享.自我学习 目录 [如何快速的开发一个完整的iOS直播app](原理篇) [如何快速的开发一个完整的iOS直播app](播放篇) [如何快速的开发一个完整的iOS直播app](采集篇) [如何快速的开发一个完整的iOS直播app](美颜篇) 前言 大半年没写博客了,但我一直关注着互联网的动向,最近会研究很多东西,并分享,今年移动直播行业的兴起,诞生了一大批网红,甚至明星也开始直播了,因此不得不跟上时代的步伐,由于第一次接触的原因,因此花了很多时间了解直

Snappy压缩库安装和使用之一 原文地址:http://blog.csdn.net/luo6620378xu/article/details/8521223 近日需要在毕业设计中引入一个压缩库,要求压缩与解压缩速度快,但是压缩率可以不那么苛刻.查找资料发现Google的snappy库比较合适,而且该库开源,由C++写成.所以就拿来使用一下,下面权作记录.下面引出的任何涉及Google公司的源代码,版权归Google公司所有,我权作学习交流.文章安排如下,首先简要介绍Snappy,之后安装之,然

1. 引言 LZ77算法是采用字典做数据压缩的算法,由以色列的两位大神Jacob Ziv与Abraham Lempel在1977年发表的论文<A Universal Algorithm for Sequential Data Compression>中提出. 基于统计的数据压缩编码,比如Huffman编码,需要得到先验知识--信源的字符频率,然后进行压缩.但是在大多数情况下,这种先验知识是很难预先获得.因此,设计一种更为通用的数据压缩编码显得尤为重要.LZ77数据压缩算法应运而生,其核心思想:

---------------------- 前言 ----------------------- H264是新一代的编码标准,以高压缩高质量和支持多种网络的流媒体传输著称,在编码方面,我理解的他的理论依据是:参照一段时间内图像的统计结果表明,在相邻几幅图像画面中,一般有差别的像素只有10%以内的点,亮度差值变化不超过2%,而色度差值的变化只有1%以内.所以对于一段变化不大图像画面,我们可以先编码出一个完整的图像帧A,随后的B帧就不编码全部图像,只写入与A帧的差别,这样B帧的大小就只有完整帧的1

1. 定长编码 最容易想到的方式就是常用的普通二进制编码,每个数值占用的长度相同,都占用最大的数值所占用的位数,如图所示. 这里有一个文档ID列表,254,507,756,1007,如果按照二进制定长编码,需要按照最大值1007所占用的位数10位进行编码,每个数字都占用10位. 和词典的格式设计中顺序列表方式遇到的问题一样,首先的问题就是空间的浪费,本来254这个数值8位就能表示,非得也用上10位.另外一个问题是随着索引文档的增多,谁也不知道最长需要多少位才够用. 2. 差值(D-gap)编码

词典的格式设计 词典中所保存的信息主要是三部分: Term字符串 Term的统计信息,比如文档频率(Document Frequency) 倒排表的位置信息 其中Term字符串如何保存是一个很大的问题,根据上一章基本原理的表述中,我们知道,写入文件的Term是按照字典顺序排好序的,那么如何将这些排好序的Term保存起来呢? 1. 顺序列表式 一个直观的想法就是顺序列表的方式,即每个Term都占用相同的空间,然后大家依次排列下来,如图所示: 这种方式查找起来也很方便,由于Term是排好序的,而且每

一.前言 http_load是一款测试web服务器性能的开源工具,从下面的网址可以下载到最新版本的http_load: http://www.acme.com/software/http_load/ (页面实在太简陋……) 十分令人欣慰的是,这个软件一直在保持着更新(不像webbench,已经是十年的老古董了.webbench的源码分析请参考:http://www.cnblogs.com/xuning/p/3888699.html ),并且更新频率还蛮高的样子.我在下载了2014年8月2号的版本

[如何快速的开发一个完整的iOS直播app](原理篇) 转载自简书@袁峥Seemygo:http://www.jianshu.com/p/7b2f1df74420   一.个人见解(直播难与易) 直播难:个人认为要想把直播从零开始做出来,绝对是牛逼中的牛逼,大牛中的大牛,因为直播中运用到的技术难点非常之多,视频/音频处理,图形处理,视频/音频压缩,CDN分发,即时通讯等技术,每一个技术都够你学几年的. 直播易:已经有各个领域的大牛,封装好了许多牛逼的框架,我们只需要用别人写好的框架,就能快速的搭