存储加压缩

GIF(Graphics Interchange Format)原义是"图像互换格式",是CompuServe公司在1987年开发出的图像文件格式,可以说是互联网界的老古董了. GIF格式可以存储多幅彩色图像,如果将这些图像连续播放出来,就能够组成最简单的动画.所以常被用来存储"动态图片",通常时间短,体积小,内容简单,成像相对清晰,适于在早起的慢速互联网上传播. 本来,随着网络带宽的拓展和视频技术的进步,这种图像已经渐渐失去了市场.可是,近年来流行的表情包文化,让

http://www.cnblogs.com/qcloud1001/p/6647080.html 成文迪, 在Web前端摸爬滚打的码农一枚,对技术充满热情的菜鸟,致力为手Q的建设添砖加瓦. GIF格式的历史 GIF(Graphics Interchange Format)原义是“图像互换格式”,是CompuServe公司在1987年开发出的图像文件格式,可以说是互联网界的老古董了. GIF格式可以存储多幅彩色图像,如果将这些图像连续播放出来,就能够组成最简单的动画.所以常被用来存储“动态图片”,

这几天研究hive表的存储方式和压缩模式.在这里做一个简单的总结 hive表的存储 样例 : 我的表:rp_person_house_loan_info 数据总量:1933776 textfile: (1)hive数据表的默认格式,存储方式:行存储 . (2) 可使用Gzip,Bzip2等压缩算法压缩,压缩后的文件不支持split 上面的数据存储格式为textfile,文件没有压缩总的文件大小为160.1M. SequenceFile (1)Hadoop API提供的一种二进制文件,以<key,

Druid是一个开源的.分布式的.列存储系统,特别适用于大数据上的(准)实时分析统计.且具有较好的稳定性(Highly Available). 其相对比较轻量级,文档非常完善,也比较容易上手. Druid vs 其他系统 Druid vs Impala/Shark Druid和Impala.Shark 的比较基本上可以归结为需要设计什么样的系统 Druid被设计用于: 一直在线的服务 获取实时数据 处理slice-n-dice式的即时查询 查询速度不同: Druid是列存储方式,数据经过压缩加入

一.介绍 MySQL的MyISAM存储引擎支持压缩表空间,压缩后的表空间会减少,但是压缩后的表是只读的,不能插入和更新数据,如果需要更新,则需要解压后更新,再压缩 . 二.案例 1.创建数据库,创建表并指定存储引擎为MyISAM,字符集为utf8 create database myisamdb; use myisamdb; create table myisam (id int unsigned auto_increment primary key, name varchar(20) not

一.TAR是Linux系统命令,格式:tar [主选项+辅选项] 文件或目录. tar命令 1. 作用 tar命令是Unix/Linux系统中备份文件的可靠方法,几乎可以工作于任何环境中,它的使用权限是所有用户. 2. 格式 tar [主选项+辅选项] 文件或目录 3. 主要参数 使用该命令时,主选项是必须要有的,它告诉tar要做什么事情,辅选项是辅助使用的,可以选用. 3.1 主选项: -c 创建新的档案文件.如果用户想备份一个目录或是一些文件,就要选择这个选项. -r 把要存档的文件追加到档

想必很多人都见过DDS这种文件,它是一个"图片文件",如果你安装了某些看图软件,你可以直接双击打开它来进行预览. 那么,这种DDS文件和我们常见的TGA/PNG之类的文件有何不同呢? DDS和TGA/PNG/JPG之类的"图片文件" 一样,支持"压缩",减少磁盘空间占用(把文件变小). 通常我们要加载一个TGA或者PNG文件到OpenGL的时候,都要先把文件数据还原成RGB格式的像素数据,然后用glTexImage2D把像素数据传到显存.这个过程

矩阵(稀疏矩阵)的压缩存储 注 本文转载地址: http://blog.163.com/zhoumhan_0351/blog/static/39954227201001112526244/ 为了节省存储空间并且加快处理速度,需要对这类矩阵进行压缩存储,压缩存储的原则是:不重复存储相同元素:不存储零值元素. 一.相关概念 ㈠特殊矩阵 矩阵中存在大多数值相同的元,或非0元,且在矩阵中的分布有一定规律. ⒈对称矩阵 矩阵中的元素满足 aij=aji    1≤i,j≤n ⒉三角矩阵 上(下)三角矩阵指

第8章 压缩和存储(Hive高级)8.1 Hadoop源码编译支持Snappy压缩8.1.1 资源准备8.1.2 jar包安装8.1.3 编译源码8.2 Hadoop压缩配置8.2.1 MR支持的压缩编码8.2.2 压缩参数配置8.3 开启Map输出阶段压缩8.4 开启Reduce输出阶段压缩8.5 文件存储格式8.5.1 列式存储和行式存储8.5.2 TextFile格式8.5.3 Orc格式8.5.4 Parquet格式8.5.5 主流文件存储格式对比实验8.6 存储和压缩结合8.6.1 修