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原地址：http://yjhexy.iteye.com/blog/565334
压缩是否支持多文件和分割：
hadoop默认用压缩算法的本地实现
===============================邪恶的分割线=======================
压缩是否有本地实现：
hadoop的mapReduce算方法需要Splittable的压缩算法支持。
如何选择压缩算法：
举例：大型的日志文件存储
1，不要压缩存储
2，选择zip 或者bzip2能 Splittable 的压缩算法
3，先把分成chunk，再选择任意一种压缩算法压缩
4，使用SequnceFile
hadoop3.1.1native文件含zstd
centos7 64位下hadoop3.1.1源码编译生native库，含zstd压缩格式
Hadoop开启Zstd压缩能力
HADOOP-13578(https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-13578)在Hadoop3中增加了Zstd压缩本地库，需要依赖facebook的Zstd库。编译Hadoop时开启Zstd本地库编译的步骤如下： 1.下载编译并安装Zstd依赖库 wgethttps://github.com/facebook/zstd/releases/download/v1.4.4/zstd-1.4.4.tar.gz tar -xzf z...
Centos7下Hadoop3.x源码编译(Zstd问题已解决)-附件资源
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Hbase压缩之ZSTD
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C# HttpClient 实战：3步绕过Cloudflare指纹拦截，获取完整网页内容
本文详细介绍了如何使用C# HttpClient绕过Cloudflare指纹拦截，获取完整网页内容的3步实战方案。通过完美复制浏览器请求头、智能管理Cookie容器以及处理动态挑战页面，开发者可以有效突破Cloudflare的反爬机制，适用于爬虫开发和数据采集项目。
避开这些坑！海天MA1600注塑机数据采集项目经验分享
本文分享了海天MA1600注塑机数据采集项目的实战经验。针对KEBA控制器接口不开放的难题，项目采用专用网关进行协议转换，并详细剖析了网络部署、ModbusTCP配置、数据准确性保障及现场运维中遇到的典型陷阱与解决方案，为同类工业物联网项目提供宝贵参考。
hadoop数据压缩的选择和比较
hadoop数据压缩的选择和比较 MR支持的压缩编码 为了支持多种压缩/解压缩算法，Hadoop引入了编码/解码器： 压缩性能的比较： 压缩算法 原始文件大小 压缩文件大小 压缩速度 解压速度 gzip 8.3GB 1.8GB 17.5MB/s 58MB/s bzip2 8.3GB 1.1GB 2.4MB/s 9.5MB/s LZO 8.3GB 2.9GB 49.3MB/s ..
LPDDR5X内存技术解析：性能提升与优化策略
内存技术在现代计算系统中扮演着核心角色，其性能直接影响整体系统效率。LPDDR5X作为JEDEC最新标准，通过提升数据传输率至8533Mbps、优化能效比15%以上，并扩展突发长度至32字节，显著提升了移动设备的处理能力。这些改进特别适用于5G通信、AI加速（如昇腾芯片）及8K视频处理等高带宽需求场景。技术原理上，LPDDR5X引入了动态电压频率调整（DVFS）和可编程突发长度等创新机制，有效降低了实际应用中的延迟。在工程实践中，合理的PCB布局和信号完整性验证是确保高速稳定运行的关键。随着AI和8K应用的
Centos7下Hadoop3.x源码编译(Zstd问题已解决)
工具 组件 版本 下载地址 JDK 1.8.0_131 https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html Hadoop 3.1.1 http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-3.1.1/hadoop-3.1.1-src.tar...
SIPVicious实战指南：从零开始掌握VoIP渗透测试（Kali Linux环境）
本文为SIPVicious实战指南，详细介绍了在Kali Linux环境下进行VoIP渗透测试的完整流程。从环境准备与工具安装开始，逐步讲解如何使用svmap扫描SIP服务器、svwar枚举PBX分机号，以及svcrack进行密码安全测试，并整合svreport生成报告。旨在帮助安全从业者从零开始，系统掌握这套经典开源工具，在授权范围内有效评估VoIP系统的安全性。
一个固定翼飞机仿真程序带你系统性上手如何实现配平（工具箱+脚本）
老规矩，该博客所用的模型和脚本已上传至百度网盘，名字为“固定翼配平训练例子”，自己自取。
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Java对接快递鸟，查询快递物流信息
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大数据—Hadoop（十四）_ MapReduce_07、压缩
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ROS从入门到精通2-1：机器人3D可视化工具——Rviz
本文详细介绍了Rviz是什么？为什么要使用这个工具？清晰地列出了Rviz的安装流程和界面的基本功能元素；讲解了Rviz基本数据类型与话题，并用两个实例深入理解Rviz数据可视化的过程
Hadoop实战-中高级部分 之 Hadoop IO
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Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
关于几种压缩算法以及hadoop和hbase中的压缩配置说明
Hadoop中常用的压缩算法有bzip2、gzip、lzo、snappy，其中lzo、snappy需要操作系统安装native库才可以支持 下面这张表，是比较官方一点的统计，不同的场合用不同的压缩算法。bzip2和GZIP是比较消耗CPU的，压缩比最高，GZIP不能被分块并行的处理；Snappy和LZO差不多，稍微胜出一点，cpu消耗的比GZIP少。 通常情况下，想在CPU和IO之间取得平衡的
ET2012新版免狗免安装绿色软件
ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。，新界面，新视觉，
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
zstd 压缩算法
1.Ztsandard介绍 Zstandard（或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。在其官网(https://github.com/facebook/zstd)给出的性能测试中，Zstandard比snappy、lzo等算法有较高的优势。 Compressor name Ratio ...
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
hadoop当中支持的压缩算法
文件压缩有两大好处，节约磁盘空间，加速数据在网络和磁盘上的传输 前面hadoop的版本经过重新编译之后，可以看到hadoop已经支持所有的压缩格式了，剩下的问题就是该如何选择使用这些压缩格式来对MapReduce程序进行压缩 可以使用bin/hadoop checknative 来查看编译之后的hadoop支持的各种压缩，如果出现openssl为false，那么就在线安装一下依赖包 bin/hadoop checknative yum install openssl-devel hadoop支持的压缩算法
Hadoop 常用的压缩算法有哪些，有什么区别
LZO:压缩比一般，支持split（需要建索引，文件修改后需要重新建索引），压缩/解压速度快，支持Hadoop Native库，需要自己安装；Zstd:压缩比高跟Gzip相当，不支持spilt,压缩/解压速度快，支持Hadoop Native库，需要自己安装。Snappy:压缩比一般，不支持spilt，压缩/解压速度快，支持Hadoop Native库，需要自己安装。LZ4:压缩比一般，不支持split,压缩/解压速度快，支持Hadoop Native库，需要自己安装。适用于Map中间结果的压缩。
关于几种压缩算法以及hadoop和hbase中的压缩配置说明[转]
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