【云计算与大数据技术】数据编码LZSS算法、Snappy压缩库及分布式通信系统的讲解（图文解释 超详细）

一、数据编码概述

数据编码概述 - 在分布式系统中需要处理大量的网络数据,为了加快网络数据的传输速度,通常需 要对传输数据进行编码压缩

数据压缩是以尽可能少的数码来表示信源所发出的信号，减少容纳给定的消息集合或数据采样集合的信号空间，这里讲的信号空间就是被压缩的对象，是指某信号集合所占的时域、空域和频域。信号空间的这几种形式是相互关联的，存储空间的减少意味着信号传输效率的提高，所占用带宽的节省，只要采取某种方法来减少某个信号空间就能够压缩数据

一般来说,数据压缩主要是通过数据压缩编码来实现的。在给定的模型下通过数据编码来消除冗余，大致有以下3种情况

信源符号之间存在相关性

如果消除了这些相关性，就意味着数据压缩

信源符号之间存在分布不等概性

根据不同符号出现的不同概率分别进行编码，概率大的符合用较短的码长编码，概率小的符号用较短的码长编码，最终使信源的平均码长达到最短，通常采用统计编码的方法

 利用信息内容本身的特点(如自相似性)  

用模型的方法对需要传输的信息进行参数估测，充分利用人类的视觉、听觉等特性，同时考虑信息内容的特性，确定并遴选出其中的部分内容进行编码，从而实现数据压缩，通常采用模型基编码的方法

目前比较认同的、常用的数据压缩的编码方法大致分为两大类

冗余压缩法或无损压缩法 - 这类压缩方法只是去掉数据中的冗余部分,并没有损失熵,而这些冗余数据是 可以重新插入到原数据中的

熵压缩法或有损压缩法 - 这类压缩法由于压缩了熵,也就损失了信息量,而损失的信息是不能恢复的

二、LZSS算法

LZSS算法属于字典算法,是把文本中出现频率较高的字符组合做成一个对应的字 典列表,并用特殊代码来表示这个字符

LZSS算法的字典模型使用自适应方式,基本的思路是搜索目前待压缩串