首页 > TAG信息列表 > compress
poi-ooxml jar包冲突：nested exception is java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/commons/compress/uti
1. 问题描述：在导出excel的时候，发现导出的excel打不开，发现控制台报上面标题的错误。 2. 确定问题 参考这位老哥的博客：https://www.likecs.com/show-203737760.html ，才确定是jar包冲突的问题， 既然知道是jar冲突，那就必须找到冲突的两个jar包，其中一个是poi-ooxml 下的 commons-compres当mysql表从压缩表变成普通表会发生什么
前言 本文章做了把mysql表从压缩表过渡到普通表的实验过程，看看压缩表变成普通表会发生什么？本文针对mysql5.7和mysql8分别进行了实验。 1、什么是表压缩 在介绍压缩表变成普通表前，首先给大家普及下，什么是表压缩。 表压缩，意思是使表中的数据以压缩格式存储，压缩能够显著提高处理速度大数据技术之Hive 第9章 压缩和存储
第9章 压缩和存储 9.1 Hadoop压缩配置 9.1.1 MR支持的压缩编码 压缩格式 算法 文件扩展名 是否可切分 DEFLATE DEFLATE .deflate 否 Gzip DEFLATE .gz 否 bzip2 bzip2 .bz2 是 LZO LZO .lzo 是 Snappy Snappy .snappy 否 为了支持多种压缩/解压缩算法，Hadoop引入使用PowerShell压缩和解压ZIP包
更新记录 本文迁移自Panda666原博客，原发布时间：2021年7月13日。 解压ZIP包 使用PowerShell的Expand-Archive命令。PowerShell官方文档地址。 命令格式： Expand-Archive -Path "" -DestinationPath "" -Confirm 解压压缩包 Expand-Archive -Path ".\panda.Zip" -DestinationPath "vue/cli中css.sourceMap-open-inline-host-port-https-openPage-compress -devServer.proxy的简单介绍
Vue/cli4.0 配置属性——css.sourceMap 设置是否开启 css 的 sourse map功能。 css 的 sourse map作用类似与 js 的 sourse map。 注意：开启可能会影响构建性能。 module.exports = { // css相关配置 css: { extract: false, // 是否使用css分离插件 ExtractTextPluginkotlin（java） 文件压缩
kotlin 7z 多文件压缩 kotlin: /** * list 需要压缩的文件集合, * path 压缩到的文件 例如 File("/home/app/compress.7z").toPath() */ fun compressFileTo7z(list:List<File>,path:Path){ val sevenZOutput = SevenZOutputFile(path.toFile()) lis第九章 压缩和存储 【开启Map输出阶段压缩、开启Reduce输出阶段压缩】
--(1) 如何设置 开启Map输出阶段压缩------------------1. 开启hive 中间传输数据压缩功能set hive.exec.compress.intermediate=true;--2. 开启mr 中mapTask 输出结果压缩set mapreduce.map.output.compress=true;--3. 设置 mr 中mapTask 输出结果压缩时,使用的压缩方式set mapre43 压缩和存储、调优
压缩参数配置 要在Hadoop中启用压缩，可以在mapred-site.xml中配置如下参数 默认值 阶段 参数 建议 org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec, org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec, org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec, org.apache.hadoop.io.compress.刷题-力扣-面试题 01.06. 字符串压缩
题目链接 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/compress-string-lcci 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。 题目描述 字符串压缩。利用字符重复出现的次数，编写一种方法，实现基本的字符串压缩功能。比如，字符串aabcccccaaa会变为009 优化&新特性&HA
1、Hadoop数据压缩 压缩算法原始文件大小压缩文件大小压缩速度解压速度自带切分改程序gzip8.3GB1.8GB17.5MB/s58MB/s是否否bzip28.3GB1.1GB2.4MB/s9.5MB/s是是否LZO8.3GB2.9GB49.3MB/s74.6MB/s否是是 输入压缩：（Hadoop使用文件扩展名判断是否支持某种编解码器，core-site.xml） org24.第七章 Linux文件查找和打包压缩 -- 压缩和解压缩(二)
2.压缩和解压缩 2.1 compress和uncompress 此工具来自于ncompress包 格式 compress Options [file ...] uncompress file.Z #解压缩 常用选项 -d 解压缩，相当于uncompress -c 结果输出至标准输出,不删除原文件 -v 显示详情 zcat file.Z 不显式解压缩的前提下查看文本文件内mysql压缩解决方案
描述 MySQL 压缩的使用场景和解决方案，包括压缩传输协议、压缩列解决方案和压缩表解决方案。 提到 MySQL 压缩相关的内容，我们能想到的可能是如下几种和压缩相关的场景： 1、客户端和服务器之间传输的数据量太大，需要进行压缩，节约带宽 2、MySQL 某个列的数据量大，只针对某个列的数据压缩在kotlin中使用Apache Commons Compress和协程解压带密码的7z文件
依赖 dependencies{ // https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.commons/commons-compress implementation("org.apache.commons:commons-compress:1.21") // https://mvnrepository.com/artifact/org.tukaani/xz implementation("org.t大数据之Hadoop-MapReduce（3）
1 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。在运行MR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，因此，使用数据压缩显得非常重要。 鉴于磁盘I/AT4995 [AGC034E] Complete Compress
https://www.luogu.com.cn/problem/AT4995 枚举最后移动到的那个点，然后考虑DP 设 f [ u ] f[u] f[u]表示以题解 CF1200E 【Compress Words】
题意简述 给定 \(n\) 个单词，将这 \(n\) 个单词从前往后拼接在一起，若相邻两个单词的后缀和前缀相同则将其重合在一起。 如输入 sample please ease in out，sample 与 please 拼接得 samplease，samplease 与 ease 拼接仍得 samplease，最终得 sampleaseinout 题目分析 题目的关键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 MRHive调优
Hive调优 一、查看执行计划（Explain）二、Fetch 抓取三、本地模式四、表的优化1、小表Join大表（MapJOIN）2、大表 join 大表（1）空key过滤（2）空key转换（3）SMB(Sort Merge Bucket join)分桶join 3、group by4、Count(Distinct) 去重统计5、笛卡尔积6、行列过滤7、分区、分桶 五、合理设置CF1200E Compress Words
LIsa 只要理解kmp，就会知道应该找前缀和后缀了 把当前输入的串和已知的答案串拼起来，然后中间加上一个小小的不存在字符，跑kmp #include<cstdio> #include<iostream> #include<cstring> #include<iomanip> #include<cmath> #include<algorithm> using namespace std; string s,ans; s一文彻底搞懂Hive的数据存储与压缩
目录行存储与列存储行存储的特点列存储的特点常见的数据格式TextFileSequenceFileRCfileORCfile格式数据访问Parquet测试准备测试数据存储空间大小测试SQL 执行效率总结Hive 压缩Hive中间数据压缩最终输出结果压缩常见的压缩格式Native LibrariesHive中的可用压缩编解码器演示总HADOOP MAPREDUCE（13）：Hadoop数据压缩
1 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 2 MR支持的压缩编码 1）压缩算法对比介绍 压缩格式 Hadoop自带？ 算法 文件扩展名 是否可切片 换VUE 生产模式 去除console
基于vue-cli 4 以上 修改ve.config.js 文件 官方文档 ```javascript const devFlag = process.env.NODE_ENV === 'development' chainWebpack: config => { config.when(!devFlag, config => { config.optimization.minimizer('terser').tMapReduce任务参数调优(转)
http://blog.javachen.com/2014/06/24/tuning-in-mapreduce/ 本文主要记录Hadoop 2.x版本中MapReduce参数调优，不涉及Yarn的调优。 Hadoop的默认配置文件（以cdh5.0.1为例）： core-default.xml hdfs-default.xml mapred-default.xml 说明： 在hadoop2中有些参数名称过时了，例如原来的mapred补题：Div2 #578 E. Compress Words
补题：Div2 #578 E. Compress Words 从第一个单词开始，如果前一个单词的后缀和后一个单词的前缀相同，那么把他们合并，求最后合并后的串 每新读入一个新字符串就将其和已有的字符串合并，不是合并i和i-1 想法就是对想合并的两个串求哈希值，然后枚举能合并的前缀后缀的长度 单模数hash在codeboost::geometry::compress_variant用法的测试程序
boost::geometry::compress_variant用法的测试程序 实现功能 C++实现代码 实现功能 boost::geometry::compress_variant用法的测试程序 C++实现代码 #include <boost/test/included/test_exec_monitor.hpp> #include <boost/geometry/util/compress_variant.hpp> #incl