优点：压缩率比较高，而且压缩/解压速度也比较快；hadoop本身支持，在应用中处理gzip格式的文件就和直接处理文本一样；有hadoop native库；大部分linux系统都自带gzip命令，使用方便。
目前在Hadoop中用得比较多的有lzo，gzip，snappy，bzip2这4种压缩格式，笔者根据实践经验介绍一下这4种压缩格式的优缺点和应用场景，以便大家在实践中根据实际情况选择不同的压缩格式。
对于文件的存储、传输、磁盘IO读取等操作在使用Hadoop生态圈的存储系统时是非常常见的，而文件的大小等直接影响了这些操作的速度以及对磁盘空间的消耗。
Hive 建设离线数据仓库通常符合：一次写入，多次读取。所以需要我们在建表的时候选择恰当的存储格式和数据的压缩模式。
Yarn上可以运行各种类型的分布式运算程序（mapreduce只是其中的一种），比如mapreduce、storm程序，spark程序等。
随着版本的迭代，业务的增加，QQ音乐apk的大小已经超过25M，其中res目录占用的大小超过5.5M，所以提出了对安装包进行瘦身的技术需求。
我们Hadoop 2.4集群默认不支持snappy压缩，但是最近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，但是直接运行时报错：
目前常见的Linux压缩命令包括有gzip、bzip2和最新的xz，下表是一些常见的压缩文件扩展名及对应指令关系：
zip可能是目前使用得最多的文档压缩格式。它最大的优点就是在不同的操作系统平台，比如Linux， Windows以及Mac OS，上使用。缺点就是支持的压缩率不是很高，而tar.gz和tar.gz2在压缩率方面做得非常好。
http://blog.csdn.net/zhongnanjun_3/article/details/6312678
在HBO的连续剧《硅谷》中，主角写了一个压缩率超高的文件压缩算法，开启了整个精彩的故事。
sequenceFile文件是Hadoop用来存储二进制形式的[Key,Value]对而设计的一种平面文件(Flat File)。可以把SequenceFile当做是一个容器，把所有的文件打包到SequenceFile类中可以高效的对小文件进行存储和处理。SequenceFile文件并不按照其存储的Key进行排序存储，SequenceFile的内部类Writer提供了append功能。SequenceFile中的Key和Value可以是任意类型Writable或者是自定义Writable。
XZ压缩最新压缩率之王 xz这个压缩可能很多都很陌生，不过您可知道xz是绝大数Linux默认就带的一个压缩工具。 之前xz使用一直很少，所以几乎没有什么提起。 我是在下载phpmyadmin的时候看到这种压缩格式的，phpmyadmin压缩包xz格式的居然比7z还要小，这引起我的兴趣。 最新一段时间会经常听到xz被采用的声音，像是最新的archlinux某些东西就使用xz压缩。不过xz也有一个坏处就是压缩时间比较长，比7z压缩时间还长一些。不过压缩是一次性的，所以可以忽略。 xz压缩文件方法或命令 xz -
压缩算法是一种通过减少数据量来节省存储空间或传输数据的技术。压缩算法可以分为两种类型：有损压缩和无损压缩。 有损压缩算法会牺牲一定的数据精度或质量，在压缩数据的同时丢失一些信息。这种算法适用于音频、视频等多媒体数据，例如JPEG和MP3等格式。 无损压缩算法则能够完全还原原始数据，不会造成数据丢失。这种算法适用于需要准确还原数据的场景，如文档、代码等，例如ZIP和GZIP等格式。 常见的压缩算法包括哈夫曼编码、Lempel-Ziv算法、Run-Length Encoding（RLE）等。这些算法通过不同的方式对数据进行编码和解码，以实现数据压缩和解压缩的目的。
gzip（GNU zip）命令用来压缩和解压缩文件，是在 Linux 系统中经常使用的一个对文件进行压缩和解压缩的命令，采用 LZ77 无损压缩算法，压缩后的文件一般使用 .gz 后缀。
在存储容量有限的嵌入式设备上，一般对于系统分区在使用过程中没有数据写入需求，同时希望可以节省存储空间——只读压缩文件系统应运而生。另外，只读压缩文件系统也可用于归档文件。相比tar，zip等压缩软件，只读压缩文件系统的性能和灵活性都更好。Linux早期的只读文件系统有CramFS和SquashFS，以及参考了上述两个文件系统设计的用户态只读压缩文件系统CromFS。另外，最近两年在Android平台上实现商用的EROFS也值得关注。EROFS针对手机使用场景，对读放大和内存占用过多从设计理念上带来了一些新的优化。
一、Squashfs文件系统简介 squashfs是以linux 内核源码补丁的形式发布，附带mksquashfs工具，用于创建squash文件系统。squashfs可以将整个文件系统或者某个单一的目录压缩在一起, 存放在某个设备, 某个分区或者普通的文件中. 如果你将其压缩到一个设备中, 那么你可以将其直接mount起来使用; 而如果它仅仅是个文件,你可以将其当为一个loopback 设备使用. squashfs文件系统的设计令人欣喜. For archiving purposes, 它可以让你更加灵
看过很多压缩相关的技术文章，大家都在讲各种压缩算法的技术实现原理及各压缩算法之间的压缩率的对比，哪个压缩算法好等等。这些技术文章非常好，可以指引我们在技术上不断钻研。本文将从另外一个大家讲的还比较少的角度，和大家一起探讨下如何在产品中使用好压缩算法。
bzip2 是在 Linux 系统中经常使用的一个对文件进行压缩和解压缩的命令，采用 Burrow-Wheeler 块排序文本压缩算法和 Huffman 编码将文件压缩为后缀为 .bz2 的 bzip2 文件。压缩率一般比基于 LZ77/LZ78 的压缩软件好得多，其性能接近 PPM 族统计类压缩软件。
Linux常用命令中，有很多用于对文件的压缩或解压，本文将介绍这些解压缩命令中不常见却非常实用的用法。
注意：v参数是可选参数，表示是否显示压缩/解压过程。 注意：用什么参数必须用配套的命名，否则难以识别用什么方式解压；
2.其他类型解压：tar xf a.tar.bz2 tar xf a.tar.xz
bzip2 用来压缩和解压缩文件，是在 Linux 系统中经常使用的一个对文件进行压缩和解压缩的命令，采用 Burrow-Wheeler 块排序文本压缩算法和 Huffman 编码将文件压缩为后缀为 .bz2 的 bzip2 文件。压缩率一般比基于 LZ77/LZ78 的压缩软件好得多，其性能接近 PPM 族统计类压缩软件。
在Linux环境中，高效的数据压缩和解压缩是数据处理和分析中不可或缺的环节。lz4命令（注意：这里假设的lz4可能并非Linux标准命令，因为它不是广泛认可的压缩工具名称，但类似的工具如lz4hc、lz4frame或基于LZ4算法的压缩工具是存在的）通常指的是使用LZ4算法进行快速压缩和解压缩的工具。LZ4算法以其极快的压缩和解压缩速度而闻名，尤其适用于需要快速实时处理大量数据的场景。
bunzip2 其实是 bzip2 的符号链接，即软链接，因此压缩解压都可以通过 bzip2 实现。
这将分别生成file1.txt.bz2、file2.txt.bz2、file3.txt.bz2等压缩文件。
嗨，大家好，又与大家见面了，感谢大家在2021年的陪伴，让我们在2022年继续一路前行。相信很多小伙伴在使用Linux系统中经常对文件进行或者文件夹进行操作，不像在Windows中可以使用可视化的工具对文件和文件夹进行压缩和解压操作，那么本次与大家一起学习Linux下zip和unzip的压缩和解压命令，并熟悉常用的参数介绍。
又有好一阵子没写文章了，因为期末事情比较多的缘故。现在终于放假，可以继续更新了。
百度NLP专栏 作者：百度NLP 引言 近年来，我们在神经网络模型与 NLP 任务融合方面深耕，在句法分析、语义相似度计算、聊天生成等各类方向上，均取得显著的进展。在搜索引擎上，语义相似度特征也成为了相关性排序系统最为重要的特征之一。模型越趋复杂，由最初的词袋模型（BOW）发展至建模短距离依赖关系的卷积神经网络（CNN），建模长距离依赖关系的循环神经网络（RNN），以及基于词与词之间匹配矩阵神经网络（MM-DNN）等等。同时，由于语言复杂、表达多样、应用广泛，为了更好的解决语言学习的问题，我们将更多的 NL
测试图片：cos上面下载200幅不同内容的png图像，包括图像，广告，文字等，分辨率在140x80- 800x800大小不等
之前在工作中遇到一个需求，需要在手机小程序端获取到微信小商店店铺的所有商品数据。由于当时我们没有在后台维护用户的商品数据，选择的解决方案是现场调用商品列表接口，然后缓存在 Redis 里。 鉴于 Redis 的内存还是比较宝贵的，而用户的商品数据（转化为 json 格式后）又是一些比较有规律的文本数据，比较适合进行数据压缩，于是我调研了一下 Python 中的数据压缩的方案。
之前在工作中遇到一个需求，需要在手机小程序端获取到微信小商店店铺的所有商品数据。由于当时我们没有在后台维护用户的商品数据，选择的解决方案是现场调用商品列表接口，然后缓存在 Redis 里。
一般而言，训练神经网络耗费的计算量越大，其性能就越好。在扩大计算规模时，必须要做个决定：是增多模型参数量还是提升数据集大小 —— 必须在固定的计算预算下权衡此两项因素。
AWS re:Invent2019显示AWS市场占用率达到45%，相比2018年营收增长29%。使用专用芯片构建用于加速特定场景的战略更加清晰，除去Intel和AMD的X86和Nvidia GPU，还有通过其Annapurna Labs部门推出的基于Arm的Graviton的定制芯片，并承诺基于Graviton2（7纳米）的新型EC2实例的性能是第一代Graviton的7倍。
ClickHouse提供了多种压缩算法来满足不同场景的需求，用户可以根据数据类型和性能要求选择适当的压缩策略。
zipinfo（zip information）列出有关 ZIP 存档的详细信息。
市场的变幻，政策的完善，技术的革新……种种因素让我们面对太多的挑战，这仍需我们不断探索、克服。
Kafka使用数据压缩，最高可提升约几十倍吞吐量。数据压缩不仅可节省存储空间，还可用于提升网络传输性能。这种使用压缩提升系统性能的方法，不仅在MQ使用，日常开发也可。比如传输大量数据或要在磁盘、数据库中存储较大数据，这些情况下，都可考虑使用数据压缩提升性能，还能节省网络带宽和存储空间。
这次给博客添加了纯代码缓存之后，发现缓存文件竟然达到了 50 多 MB！而我的服务器每次还需要同步至七牛，文件体积的增加都会增加文件远程同步备份的时间。因此，我第一想到的办法就是在网站 ZIP 压缩打包的时候排除缓存文件夹。 下面是从网上找来的 ZIP 命令参数： zip Linux上适用的参数: -1 : 最快压缩，压缩率最差。 -9 : 最大压缩，压缩率最佳。 -b : 暂存文件的路径。这个参数一般在要产生的 zip 文件存在，而硬盘现有空间不足时。 -c : 替新增或更新的文件增加一行注解。 -d :
第 0 平面,原图大小:25.83KB 压缩后大小:9.11KB 压缩率64.74%(即比原图减少了多少空间) 第 1 平面,原图大小:25.83KB 压缩后大小:21.36KB 压缩率17.29%(即比原图减少了多少空间) 第 2 平面,原图大小:25.83KB 压缩后大小:33.71KB 压缩率-30.51%(即比原图减少了多少空间) 第 3 平面,原图大小:25.83KB 压缩后大小:51.68KB 压缩率-100.06%(即比原图减少了多少空间) 第 4 平面,原图大小:25.83KB 压缩后大小:73.05KB 压缩率-182.82%(即比原图减少了多少空间) 第 5 平面,原图大小:25.83KB 压缩后大小:89.63KB 压缩率-246.99%(即比原图减少了多少空间) 第 6 平面,原图大小:25.83KB 压缩后大小:96.95KB 压缩率-275.33%(即比原图减少了多少空间) 第 7 平面,原图大小:25.83KB 压缩后大小:94.04KB 压缩率-264.06%(即比原图减少了多少空间) 只对第一和第二层进行编码压缩 原图大小:206.64KB 压缩后大小:185.45KB 压缩率10.25%(即比原图减少了多少空间)
对于列压缩选项，PostgreSQL 14提供了新的压缩方法LZ4。与TOAST中现有的PGLZ压缩方法相比，LZ4压缩更快。本文介绍如何使用整个选项，并和其他压缩算法进行性能比较。
标题：Real-Time Spatio-Temporal LiDAR Point Cloud Compression
压缩方式选择时重点考虑：压缩/解压缩速度、压缩率（压缩后存储大小）、压缩后是否 可以支持切片。
除了直接配置MapReduce压缩功能外，Hive的ORC表和Parquet表直接支持表的压缩属性。
对于识别、检测、语义分割、人体姿势检测等富有挑战性的任务，当前最佳性能通常是通过卷积神经网络（CNN）取得的。有证据表明，这些方法成功背后的关键特征是过度参数化（over-parametrization），其有助于找出良好的局部最小值。但与此同时，过度参数化导致大量冗余，并且从统计学角度看，由于过度参数化增加的参数过多，它或许会阻碍泛化。
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