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Mysql 数据压缩调查
前言: 现在干的项目里,核心数据增速较快,云数据库按数据体积收费,因此需要降低成本,尝试压缩数据体积。 正文: 最权威的东西出自官方文档: https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/innodb-compression.html 表压缩 创建压缩表: 1 mysql> CREATE TABLESPACE `ts2` ADD DATAFILE 't04_第四章 Hadoop数据压缩
1. 01 Map输出设置压缩 案例 package ComMapOutPk { import java.lang import org.apache.hadoop.conf.Configuration import org.apache.hadoop.fs.Path import org.apache.hadoop.io.compress.{BZip2Codec, GzipCodec, SnappyCodec} import org.apache.hadoop.io.大数据存储处理之表分区,数据压缩
一般, 我们在程序设计时, 对于一些业务, 会有可预见的大量数据, 此时需要我们在设计数据库表的时候就考虑到问题所在. 处理思路: 1.表分区 2.数据压缩存储 1.表分区 表分区的方式有很多种, 此处列举一种, 按天分区 上菜: (具体分区的种类和方式有Hadoop 数据压缩
文章目录 概述MR 支持的压缩编码压缩方式选择Gzip 压缩Bzip2 压缩Lzo 压缩Snappy 压缩 压缩参数配置 概述 1)压缩的好处和坏处 压缩的优点:以减少磁盘 IO、减少磁盘存储空间。 压缩的缺点:增加 CPU 开销。 2)压缩原则 (1)运算密集型的 Job,少用压缩 (2)IO 密集型的 Job,多用压缩 MRHadoop 数据压缩
Hadoop 数据压缩 1. 概述2. MR 支持的压缩编码3. 压缩方式选择3.1 Gzip 压缩3.2 Bzip2 压缩3.3 Lzo 压缩3.4 Snappy 压缩3.5 压缩位置选择 4. 压缩参数配置5. 压缩实操案例5.1 Map 输出端采用压缩5.2 Reduce 输出端采用压缩 1. 概述 1)压缩的好处和坏处 压缩的优点:以减少python将内存数据压缩成zip
# !user/bin/env python3 # -*-coding : utf-8 -*- import zipfile from io import BytesIO import os class InMemoryZIP(object): def __init__(self): # create the in-memory file-like object self.in_memory_zip = BytesIO() def append(sHive文件存储格式和hive数据压缩
参考: Hive文件存储格式和hive数据压缩 https://blog.csdn.net/Ctt8912/article/details/81160604 Hadoop支持Lzo压缩配置及案例数据压缩课程作业——LZW压缩算法完整仿真代码和分析
前言 关于数字压缩课程的作业记录,附完整代码 一、算法描述 1.1 算法特点 LZW压缩算法是一种无损数据压缩算法。在众多的压缩技术中,LZW算法是一种通用的、性能优良并得到广泛应用的压缩算法,它是一种完全可靠的算法,与其他算法相比,往往具有更高的压缩效率。LZW算法保留了LZ码的数据压缩试验:H.264码流分析(一二部分)
数据压缩试验:H.264码流分析(一二部分) 第一部分:H.264码流分析H.264介绍H.264码流NAL SPS被分析文件的SPS读取 PPS被分析文件中的PPS信息的读取 文件GOP分析单帧分析I帧B帧P帧分析 第一部分:H.264码流分析 H.264介绍 H.264,同时也是MPEG-4第十部分,是由ITU-T视频编码专家组(VC90 岁程序员:他的压缩算法改变了世界!
来自 CSDN 近日,国际电气与电子工程学会(Institute of Electrical and Electronics Engineers,简称 IEEE)宣布,授予 IEEE 终身 Fellow Jacob Ziv 2021 年度 IEEE 荣誉勋章。 Jacob Ziv 这位如今已 90 岁的前辈,是一位以色列科学家,他开发了通用无损压缩算法 Lempel-Ziv,为后来的 GIF、PN数据压缩实验之 JPEG原理分析及JPEG解码器的调试
文章目录 1.实验名称2.实验目的3.主要设备4.实验内容4.1 JPEG文件格式4.2 JPEG编解码原理4.2.1 编码流程4.2.2 解码流程 5.实验步骤5.1 逐步调试JPEG解码器程序5.1.1 理解程序设计的整体框架5.1.2 理解三个结构体的设计目的5.1.3 理解在视音频编解码调试中TRACE的目的和含数据压缩作业三:非结构化数据
非结构化数据 非结构化数据是数据结构不规则或不完整,没有预定义的数据模型,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML, HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。 非结构化数据包含了文本、图象、声音、影视、超媒体等典型信息,在互联跨语言调用和编程 实现数据压缩和解压缩
中间件实验三:跨语言调用和编程 一、前言 实验内容 一个功能A,用的是L1语言进行编程实现的;请把该功能,在L2语言的环境下进行调用/合并,并能正确的返回结果。 请先自己编写或找到实现A功能的代码,或仅有可执行文件,并进行跨语言开发。 多语言开发一般基于第三方的库或解决方案。 A:数据压缩作业2之“非结构化数据相关资料查阅”
文章目录 1.什么是非结构化数据?2.处理非结构化数据有什么困难?3.相应的解决办法是什么? 1.什么是非结构化数据? 百度百科定义:非结构化数据是数据结构不规则或不完整,没有预定义的数据模型,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML, HT数据压缩作业1——分析浊音、清音爆破音的时域及频域特性
作业1: 使用群里发的音频分析软件分析浊音、清音爆破音的时域及频域特性。 1.分析浊音、清音爆破音的时域及频域特性。 ①U的波形(浊音) 时域波形 浊音信号为短时周期信号,短时过零率小,波形呈周期性重复 频谱图 浊音信号能量大,衰减快,共振峰明显,从以下o的频谱图中更能体现。 o的HIve 常见数据压缩方式对比
转自:https://blog.csdn.net/weixin_36714575/article/details/8009157 可以参考:https://blog.csdn.net/weixin_43230682/article/details/107185876 五.结论 1.在压缩存储时间上,除Sequencefile外基本都相差无几。 2.数据压缩比例上ORC最优,相比textfile节省了50倍磁盘空间,parECNU 3135 数据压缩
ECNU 3135 数据压缩 链接 https://acm.ecnu.edu.cn/problem/3135 题目 单点时限: 2.0 sec 内存限制: 256 MB RLE (Run Length Encoding)算法是一个简单高效的无损数据压缩算法。 算法的基本思路 : (1)、把数据看成一个线性序列; (2)、用一个字节表示数据重复的次数,然后在这个字节后面Hadoop 从 0 到 1 学习 ——第十二章 Hadoop 数据压缩
文章目录 1. 压缩概述2. 压缩策略和原则3. MR 支持的压缩编码4. 压缩方式选择4.1 Gzip 压缩4.2 Bzip2 压缩4.3 Lzo 压缩4.4 Snappy 压缩 5. 压缩位置选择6. 压缩参数配置7. 压缩实操案例7.1 数据流的压缩和解压缩7.2 测试 Hadoop 压缩方式7.3 Map 输出端采用压缩7.4 Reducehive的数据压缩
文章目录 1.MR支持的压缩编码2.压缩配置参数 3.通过Hive Shell开启Map输出阶段压缩4.开启Reduce输出阶段压缩 在实际工作当中,hive当中处理的数据,一般都需要经过压缩,前期我们在学习hadoop的时候,已经配置过hadoop的压缩,我们这里的hive也是一样的可以使用压缩来节省我们的MR提升网络请求之 Nginx优化--数据压缩配置
1、开始数据压缩配置的原因 后台返回前端大量的数据,如果不进行压缩,将导致网络堵塞、占用大量带宽。 2、开启Nginx数据压缩达到的目标 减少传输的数据量,节省带宽;从而达到降低费用。 Nginx数据压缩配置: 在Nginx的nginx.conf文件的http模块添加如下配置项 #gzip压缩功能配置 gzip数据压缩·课前任务二(PCA)
要求:主成分分析:步骤、应用及代码实现 目的: 降维。 简介: 通俗易懂见详解:https://www.matongxue.com/madocs/1025.html 这里举一个例子帮助理解。 首先我们观察一下下面这个矩阵: 会发现,这个矩阵的第一列,第二列,第四列这三个列向量在空间中的指向是没有变的,仅仅只是缩大数据技术之Hadoop(Hadoop数据压缩&Yarn资源调度器)四&五
4.1 概述 压缩概述 压缩策略与原则 4.2 MR支持的压缩编码 表4-7 压缩格式 hadoop自带? 算法 文件扩展名 是否可切分 换成压缩格式后,原来的程序是否需要修改 DEFLATE 是,直接使用 DEFLATE .deflate 否 和文本处理一样,不需要修改 Gzip 是,直接Http 数据压缩 分块传输 范围请求
1.首先来看数据压缩 Http传输数据时,会对数据进行压缩,因为有些数据大的有几 G、几十 G 都有可能。 通常浏览器发送请求时会带着“Accept-Econding”头字段,面是浏览器支持的压缩格式列表,例如 gzip、deflate、br 等,这样服务器就可以从中选择一种压缩算法,放进“Content-Encoding”《算法》笔记 17 - 数据压缩
读写二进制数据 基因组数据的压缩 游程编码 位图 霍夫曼压缩 前缀码和单词查找树 构造前缀码的单词查找树 写入和读取单词查找树 使用前缀码压缩 使用前缀码展开 LZW压缩 LZW的单词查找树 LZW的单词查找树 LZW压缩的展开 对数据进行压缩能够有效节省保存信息所需的空间和MapReduce数据压缩机制
压缩目的: 降低数据磁盘存储空间,减少传输数据的IO量 压缩追求的指标: 压缩时间 越短越好 压缩化 越大越好 硬件需求如:CPU 算法支持 mr中可以使用压缩的地方: map的输出数据进行数据