参考: BWT (Burrows–Wheeler_transform)数据转换算法 压缩技术主要的工作方式就是找到重复的模式,进行紧密的编码. BWT(Burrows–Wheeler_transform)将原来的文本转换为一个相似的文本,转换后使得相同的字符位置连续或者相邻,之后可以使用其他技术如:Move-to-front transform 和 游程编码 进行文本压缩. 1 BWT编码 (1)首先,BWT先对需要转换的文本块,进行循环右移,每次循环一位.可以知道长度为n的文本块,循环n次后重

我们hadoop2,4集群默认不支持snappy压缩,可是近期有业务方说他们的部分数据是snappy压缩的(这部分数据由另外一个集群提供给他们时就是snappy压缩格式的)想迁移到到我们集群上面来进行计算.可是直接执行时报错: Failed with exception java.io.IOException:java.lang.RuntimeException: native snappy library not available: this version of libhadoop was

LZ4 (Extremely Fast Compression algorithm) 项目:http://code.google.com/p/lz4/ 作者:Yann Collet 本文作者:zhangskd @ csdn blog 简介 LZ4 is a very fast lossless compression algorithm, providing compression speed at 400MB/s per core, scalable with multi-cores CPU.

pdf版本下载:http://files.cnblogs.com/davad/7-zip_and_SDK.pdf 1. 介绍 官方网址:中文:http://sparanoid.com/lab/7z/ 英文:http://www.7-zip.org/ SDK下载网址:中文:http://sparanoid.com/lab/7z/ 英文:http://www.7-zip.org/sdk.html SDK开发支持语言:Java C/C++ C# 缺点:LZMA SDK相关文档不完整. 7-zip当前最

1.什么是BWT 压缩技术主要的工作方式就是找到重复的模式,进行紧密的编码. BWT(Burrows–Wheeler_transform)将原来的文本转换为一个相似的文本,转换后使得相同的字符位置连续或者相邻,之后可以使用其他技术如:Move-to-front transform 和 游程编码 进行文本压缩. 2.BWT原理 2.1 BWT编码 (1)首先,BWT先对需要转换的文本块,进行循环右移,每次循环一位.可以知道长度为n的文本块,循环n次后重复,这样就得到看n个长度为n的字符串.如下图中

相关网站:http://m.blog.csdn.net/blog/kimwu/12654517 http://blog.sina.com.cn/s/blog_4be751690100bsgb.html 下载地址:http://files.cnblogs.com/lanye/EZW%E7%B1%BB%E7%AE%97%E6%B3%95.rar 摘  要:本文提出了一种静止图像的分级压缩算法.该方法以著名的EZW算法为基础,对感兴趣区域的图像进行高质量编码,而对背景图像进行粗糙编码.该方法对于存储空

在看emWIN的时候看到一个图片压缩的算法可以有效的对二值图(简单的2中颜色或者更多)进行压缩,压缩的效果可以节省空间而且不丢失信息! 特点 一种压缩过的位图文件格式,RLE压缩方案是一种极其成熟的压缩方案,特点是无损失压缩,既节省了磁盘空间又不损失任何图像数据. 游程编码是一种统计编码,该编码属于无损压缩编码.对于二值图有效.其在对图像数据进行编码时,沿一定方向排列的具有相同灰度值的像素可看成是连续符号,用字串代替这些连续符号,可大幅度减少数据量. 行程编码是连续精确的编码,在传输过程中,如果

BWT (Burrows–Wheeler_transform)数据转换算法 MTF(Move-to-front transform)数据转换 基于统计的压缩算法:游程编码 良心PPT: bwt_based_compression_verbin.ppt BWT Idea: 压缩技术主要的工作方式就是找到重复的模式,进行紧密的编码. BWT(Burrows–Wheeler_transform)将原来的文本转换为一个相似的文本,转换后使得相同的字符位置连续或者相邻: 之后可以使用其他技术如:Move-

简介 Zstandard(缩写为Zstd)是由Facebook的Yann Collet开发的一个无损数据压缩算法.Zstandard在设计上与DEFLATE(.zip.gzip)算法有着差不多的压缩比,但有更高的压缩和解压缩速度. Zstandard使用字典算法(LZ77)结合熵编码法的有限状态熵(tANS).-----Wikipedia GitHub上的zstd页面 Compressor name Ratio Compression Decompress. zstd 1.1.3 -1 2.87

在几年前的时候在做修图APP算法的时候, 曾经一度想过对3D Lut 预设数据进行压缩, 主要用于提升用户体验. 关于3d lut算法开源的资源也挺多的,就不多做科普了. 有兴趣的朋友,可以去查阅下ffmepg项目相关实现代码. 最早接触3d lut算法是2014年逆向 VSCO Cam 胶片算法的时候, 当然一开始我也不知道它的算法是3d lut, 是反反复复编写各个版本,算法优化, 直到有一天我突然想起一个常量特别奇怪, 后来有一段时间在看3d lut算法资料的时候,觉得算法特别熟悉. 后来

LZ77简介 Ziv和Lempel于1977年发表题为“顺序数据压缩的一个通用算法(A Universal Algorithm for Sequential Data Compression )”的论文,论文中描述的算法被后人称为LZ77算法.值得说的是,LZ77严格意义上来说不是一种算法,而是一种编码理论.同Huffman编码一样,只定义了原理,并没有定义如何实现.基于这种理论来实现的算法才称为LZ77算法,或者人们更愿意称为LZ77变种.实际上这类算法已经有很多了,比如LZSS.LZB.LZ

摘要: 本文主要介绍了hbase对数据压缩,编码的支持,以及云hbase在社区基础上对数据压缩率和访问速度上了进行的改进. 前言 你可曾遇到这种需求,只有几百qps的冷数据缓存,却因为存储水位要浪费几十台服务器?你可曾遇到这种需求,几百G的表,必须纯cache命中,性能才能满足业务需求?你可曾遇到,几十M的小表,由于qps过高,必须不停的split,balance,利用多台服务器来抗热点? 面对繁杂的场景,Ali-HBase团队一直致力于为业务提供更多的选择和更低的成本.本文主要介绍了hbase

Apache Kafka 2.1.0正式支持ZStandard —— ZStandard是Facebook开源的压缩算法,旨在提供超高的压缩比(compression ratio),具体细节参见https://facebook.github.io/zstd/.本文对Kafka支持的这几种压缩算法(GZIP.Snappy.LZ4.ZStandard)做了一下基本的性能测试,希望能够以不同维度去衡量不同压缩算法在Kafka中的表现. 一.环境准备 本次测试使用了两台云主机,一台作为Kafka的服务器

JPEG图像压缩算法流程详解 JPEG代表Joint Photographic Experts Group(联合图像专家小组).此团队创立于1986年,1992年发布了JPEG的标准而在1994年获得了ISO10918-1的认定. JPEG是一种有损压缩. 色彩空间转换 图片由RGB色彩空间转换到YUV色彩空间,转换关系如下 一般来说U,V是有符号的数字,但这里通过加上128,使其变为无符号数,方便存储和计算 采样 研究发现,人眼对亮度变换的敏感度比色彩变换的敏感度高.因此,可以认为Y分量比U,

背景说明: 近期公司的数据增量迅速增长,存储的成本太高,需要采用生命周期进行管理,热存储中的数据或者被删除,或者备份至冷存储.但是冷备时是否要压缩,需要进行验证.Azure本身没有提供压缩的接口,只能自己处理.以下是测试的结论. 备份压缩步骤 采用压缩流.验证了两种方式,方式一在文件较大时(>3G)会超时报错,方式二可行. 1.方式一:将源stream直接压缩包装输出到目标stream.不经过本地磁盘(测试应用服务器). 这种方式在测试环境中,当文件>3G时,会报超时错误. 2.方式二:先将源

看了下压缩算法的发展历史,根据倒排索引的数据结构特点,个人认为zstd不适合做倒排索引压缩,举例说明下: 假设有一份文档倒排列表为:[300, 302, 303, 332],对于这组倒排数据,是没法***直接***采用zstd这类字典压缩算法的,因为里面没有重复数据(字典压缩通常重复数据较多,例如一个重复单词较多的txt文档适合zstd字典压缩). 但是,如果对他们做差值运算后变为[300, 2, 1, 29],实际上你会发现2,1,29这些数字比原始数据小得多而可以用更少的位数来存储.这就是目

最近自己实现了一个ZIP压缩数据的解压程序,觉得有必要把ZIP压缩格式进行一下详细总结,数据压缩是一门通信原理和计算机科学都会涉及到的学科,在通信原理中,一般称为信源编码,在计算机科学里,一般称为数据压缩,两者本质上没啥区别,在数学家看来,都是映射.一方面在进行通信的时候,有必要将待传输的数据进行压缩,以减少带宽需求:另一方面,计算机存储数据的时候,为了减少磁盘容量需求,也会将文件进行压缩,尽管现在的网络带宽越来越高,压缩已经不像90年代初那个时候那么迫切,但在很多场合下仍然需要,其中一个原因是

前言 LZ77算法是无损压缩算法,由以色列人Abraham Lempel发表于1977年.LZ77是典型的基于字典的压缩算法,现在很多压缩技术都是基于LZ77.鉴于其在数据压缩领域的地位,本文将结合图片和源码详细介绍其原理. 原理介绍: 首先介绍几个专业术语. 1.lookahead buffer(不知道怎么用中文表述,暂时称为待编码区): 等待编码的区域 2. search buffer: 已经编码的区域,搜索缓冲区 3.滑动窗口: 指定大小的窗,包含“搜索缓冲区”(左) + “待编码区”(右

特殊矩阵 特殊矩阵是指这样一类矩阵,其中有许多值相同的元素或有许多零元素,且值相同的元素或零元素的分布有一定规律.一般采用二维数组来存储矩阵元素.但是,对于特殊矩阵,可以通过找出矩阵中所有值相同元素的数学映射公式,只存储相同元素的一个副本,从而达到压缩存储数据量的目的. 特殊矩阵的压缩存储 只存储相同矩阵元素的一个副本.此种压缩存储方法是:找出特殊矩阵数据元素的分布规律,只存储相同矩阵元素的一个副本. n阶对称矩阵的压缩存储对应关系   aij=aji   1<=i<=n,1<=j<

网址: http://www.cnblogs.com/panfeng412/archive/2012/12/24/applications-scenario-summary-of-compression-algorithms.html GZIP.LZO.Zippy/Snappy是常用的几种压缩算法,各自有其特点,因此适用的应用场景也不尽相同.这里结合相关工程实践的情况,做一次小结. 压缩算法的比较 以下是Google几年前发布的一组测试数据(数据有些老了,有人近期做过测试的话希望能共享出来):