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.

三元组表压缩存储稀疏矩阵实现稀疏矩阵的快速转置(Java语言描述) 用经典矩阵转置算法和普通的三元组矩阵转置在时间复杂度上都是不乐观的.快速转置算法在增加适当存储空间后实现快速转置具体原理见代码注释部分,时间复杂度为O(nu+tu):个人认为重排三元组之间的次序一步可以省略,虽然三元组数据变得杂乱无章,但是可以把时间复杂度提高到O(tu),如果是不考虑三元组,直接输出转置后的矩阵就可以采用这种方法;行逻辑链接实现稀疏矩阵相乘,十字链表实现稀疏矩阵相加正在编写中,即将更新.声明:转载,引用请以链接

刚刚刷java选择题,遇到的对称矩阵压缩存储问题,我们知道对称矩阵是aij=aji的矩阵,压缩存储可以采用一维数组和二维数组存储. 此处只讨论一维数组存储的形式,设数组下标从0开始,对称矩阵为n维矩阵. 此矩阵有n*n个元素,主对角线上有n个,因为aij=aji,所以只需要存储上三角或者下三角的元素即可,所以数组的容量为(n*n-n)/2+n=n(n+1)/2 (注:-n是先去除主对角线上的元素) n阶对称矩阵的压缩存储对应关系   aij=aji   1<=i<=n,1<=j<=

一.Hive的命令行 1.Hive支持的一些命令 Command Description quit Use quit or exit to leave the interactive shell. set key=value Use this to set value of particular configuration variable. One thing to note here is that if you misspell the variable name, cli will no

Hadoop压缩配置 修改Hadoop集群具有Snappy压缩方式: 查看hadoop支持的压缩方式 [kris@hadoop101 datas]$ hadoop checknative 将编译好的支持Snappy压缩的hadoop-.tar.gz包导入到hadoop101的/opt/software中 ．解压hadoop-.tar.gz到当前路径 [kris@hadoop101 software]$ .tar.gz ．进入到/opt/software/hadoop-/lib/native路径可

java zip 压缩与解压 import java.io.BufferedInputStream; import java.io.BufferedOutputStream; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.util.Enumeration; import java.util.zip.CRC32; import java.util.z

原文链接:https://www.cnblogs.com/SimonHu1993/p/7573868.html mysql无法压缩存储表情compress(str),就选择过滤把emoji表情符号替换成□.查了unicode码表,做了一个过滤的工具类,使用正则表达式过滤表情字符,有更好解决方案欢迎留言 import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern; import org.apache.commons.lang.Str

HBase 安装snappy压缩软件以及相关编码配置 前言 ​ 在使用HBase过程中因为数据存储冗余.备份数等相关问题占用过多的磁盘空间,以及在入库过程中为了增加吞吐量所以会采用相关的压缩算法来压缩数据,降低存储空间和在入库过程中通过数据压缩提高吞吐量. HBase-2.1.5 Hadoop-2.7.7 一.HBase安装Snappy压缩软件 snappy-1.1.3下载地址: wget wget https://github.com/google/snappy/releases/downlo

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

Snappy压缩时,碰到不能解压问题,所用服务器Tomcat8.经验证,降低Tomcat版本为7,才可正常解压文件. 若碰到偶尔不能解压的问题,试着换个浏览器试试.

问题描述:     使用java ZIP压缩文件和目录 问题解决:     (1)单个文件压缩 注:     以上是实现单个文件写入压缩包的代码,注意其中主要是在ZipOutStream流对象中创建ZipEntry,其中每一个创建的ZipEntry对应一个写入的文件      注(2):         可以使用zipEntry对象的setComment方法,向压缩文件中写入注释信息     注(3):         如上在创建ZipEntry时,ZipEntry构造函数的参数,sourcep

以前就用过自己搭建MySQL服务器的两种存储引擎MyISAM和InnoDB(也用过一点Memory方式),在今年初转向阿里云关系型数据库服务RDS的时候,看到可调参数中有一个TokuDB,不过不太了解也没有管. 最近同事转给我阿里云介绍TokuDB的文章,其中压缩存储的特性对我们来说很有吸引力,因为我们的数据库一般都偏大,已经转到阿里云的就有几百个GB了,加上以后要转的肯定是TB数量级的,而且目前还是用的MyISAM,如果用InnoDB的话,那还要扩大数倍,仅仅是存储的费用就让人难以承受.但My

版本:自己编译的hbase-1.2.0-cdh5.14.0 默认情况下,Hbase不开启snappy压缩 , 所以在hbase的lib/native目录下什么也没有(我的前提是执行hadoop checknative可以看到hadoop是支持snappy的) 第一步: 需要将snappy-java-1.0.4.1.jar放在hbase的native目录下: 可以去hadoop下拷贝过去: cp /opt/cdh/hadoop--cdh5.-cdh5.14.0/lib/native 第二步:在hb

1 下载snappy包并编译 wget https://github.com/google/snappy/releases/download/1.1.3/snappy-1.1.3.tar.gz tar xvfz snappy-1.1.3.tar.gz cd snappy-1.1.3/ ./configure makesudo make installls -lh /usr/local/lib |grep snappy 2 编译hadoop源码  cd hadoop-2.6.0-cdh5.7.0

1. 寄存器. 这是最快的存储区,因为它位于不同于其他存储区的地方 -- 处理器的内部.但是寄存器的数量极其有限,所以寄存器根据需求进行分配.你不能直接控制,也不能在程序中感觉到寄存器存在的任何迹象. 2. 堆栈. 位于通用 RAM(随机访问存储器)中,但通过堆栈指针可以从处理器那里获得直接支持.堆栈指针若向下移动,则分配新的内存:若向上移动,则释放那些内存.这是一种快速有效的分配存储方法,仅次于寄存器.创建程序时,java 系统必须知道存储在堆栈内所有项的确切生命周期,以便上下移动堆栈指针.这

zip压缩:ZipOutputStream.ZipFile.ZipInputStream 三个类的作用 一段 java  zip  压缩的代码: File dir = new File("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\zipsource"); String zipFile = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\test2.zip"; OutputStream outputStream =

今天在网上找了很久,终于找到1个snappy压缩命令行,记录下来: 1.wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py 2.python ./get-pip.py 3.yum install gcc-c++ 4.pip install python-snappy 用法: python -m snappy -c uncompressed_file compressed_file.snappy python -m snappy -d compressed_file

数据太大压缩存储,可以使用zlib中的压缩函数,代码如下: import ujson import MySQLdb import zlib import base64 kwargs = { 'host': '0.0.0.0', 'port': 3307, 'db': 'test', 'user': 'test_user', 'passwd': 'xxxxxxxxxxxx' } def trans_data(): """ 将json数据dumps存储到mysql中 其中一列数据

对称矩阵 对于一个矩阵结构显然用一个二维数组来表示是非常恰当的,但在有些情况下,比如常见的一些特殊矩阵,如三角矩阵.对称矩阵.带状矩阵.稀疏矩阵等,从节约存储空间的角度考虑,这种存储是不太合适的.下面从这一角度来考虑这些特殊矩阵的存储方法. 对称矩阵的特点是:在一个n 阶方阵中,有aij=aji ,其中1≤i , j≤n,如图5.5 所示是一个5阶对称矩阵.对称矩阵关于主对角线对称,因此只需存储上三角或下三角部分即可,比如,我们只存储下三角中的元素aij,其特点是j≤i 且1≤i≤n,对于上三角

使用java来压缩图片,简单几句,清清爽爽 使用0.3的压缩比得到的结果如下(从2.8M压缩到268K,且图片的清晰度看不出明显差别): package carlspringtest; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStre

如题,redis是采用了ziplist 元素在不足一定数量时采用压缩存储 hash: zset: list: 如上图所示: ziplist-entries:最大元素数量(即存储了多少个元素) ziplist-value:最大存储空间 Kb 以hash-max-ziplist-entries = 1000为例,就是存储1000节点以内就可使用压缩的方式存储数据了.