snappy什么意思中文 hbase压缩lzo和snappy的区别？

hbase压缩lzo和snappy的区别？

LZO是一个压缩文件。Linux下的压缩一般是流压缩，即只能压缩一个文件。无法查看此类文件的内容，因此只能直接对其进行解压缩。双击图形界面。

怎么样把两个压缩文件压到一起？

在设计软件时要考虑很多问题。

1. 算法的局限性。如常用的LZ77、gzip和snappy等，在匹配同一字符串时受历史缓冲区大小和最大匹配长度的限制。以你提到的例子为例。当你遇到第二个100米的时候，你需要找到100米的位置来找到匹配，但是匹配100米需要一个成本（包括消耗100米内存和匹配100米长度所需的时间）。这将使压缩过程非常缓慢！二是最大匹配长度问题。同样，你也不能在有限的时间内要求更长的匹配时间。有一个门槛。一般情况下，匹配窗口的大小通常为几KB到几MB（snappy为64KB），最大匹配长度较小。基于词典的系统如LZ78和LZW也存在词典大小和最大匹配长度的问题，这些问题不会重复。

2. 压缩率和压缩速度之间的折衷。总之，压缩比越大，压缩速度越快，反之亦然。这主要取决于平衡。即使我们一味追求压缩率，使用一种算法100米的压缩代价仍然很高。最好使用多层压缩。例如，gzip使用了Huffman和LZ77的组合。当然，也可以使用文件对文件的重复检查算法（从云端一秒钟上传电影的各种例子），但这种方法只适用于云备份，不适合多文件（太小，不实用，浪费资源）的压缩和打包。

3. 多文件压缩倾向于单独压缩每个文件，这主要取决于性能。例如，您有16个文件要压缩。如果一开始单独压缩，可以调动16个线程一起压缩，时间会缩短16倍。然后花一点时间将压缩文件粘在一起并添加元数据。如果压缩在一起，因为压缩算法很难并行，基本上是线程工作（很多多线程也会先把文件切成多个副本，原理同上），速度会慢很多。减压也是一样的。单独压缩的文件可以由多个线程同时解压。另外，在解压缩时，如果我只需要其中一个文件，这种压缩方法有更多的优点。我只需要读取元数据并解压缩我需要的部分文件，而不是解压缩所有文件。

如何在Hive中进行数据压缩以实现高效存储？

常用压缩算法：

压缩算法的工作原理？

压缩算法是一种非常简单的无损压缩算法。它使用重复字节的简单描述和替换重复字节的次数。虽然对于普通压缩来说简单且效率低下，但它有时非常有用。

snappy什么意思中文 lz4和zstd压缩算法对比 snappy压缩率

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