在lighttpd中对php页面进行压缩，需要两个步骤： 编辑 lighttpd.conf 将 “mod_compress” 设为启用 接著找到 compress module 在下面加入 compress.cache-dir = “/var/tmp/lighttpd/cache/” compress.filetype = (”text/plain”, “text/html”, “text/
今天魏艾斯博客来说一下在图片优化方面大名鼎鼎的TinyPNG和WordPress 图片压缩插件：Compress JPEG & PNG images。 ? 同时 TinyPNG 还提供 WordPress 插件：Compress JPEG & PNG images。在 WordPress 后台安装插件中搜索：TinyPNG，会找到如下图这个插件。
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说好的Compress呢！！！ ? 这就必须要好好研究下这个Compress PNG Files到底是干啥的了！ 结果还是增大了非常多，说好的Compress呢！ 接下来就要详细的分析下为什么会出现这种情况了。 接下来就要解释下为什么LUT这种图片的大小会变化这么大了，首先要看下Compress后的PNG的数据格式，这里通过hexdump可以查询到各个数据块的关键字 ? ? 以上就是对Compress PNG Files这个编译选项的一些分析，当然并不是所有图片经过处理都会变得巨大，也有些图片会变小的，所以当Compress PNG Files这个属性已经开启，并且不确定关闭会不会对现有工程产生大量影响的时候 ，可以通过如下操作将这张图片排除出compress的方法，尤其是对于LUT图片： ?
XXX_XXXXXX_XXXXX_XXXXX_XXX" failed to create with error: ORA-14460: only one COMPRESS or NOCOMPRESS clause may be specified Failing sql is: $ oerr ora 14460 14460, 00000, "only one COMPRESS or NOCOMPRESS clause may be specified" // *Cause: COMPRESS was specified more than once, NOCOMPRESS was specified more // than once, or both COMPRESS and NOCOMPRESS were specified. // *Action: specify each desired COMPRESS or NOCOMPRESS clause option only once. 2.最终解决方法： 导入命令加入 transform=segment_attributes:n 这样就可以成功导入之前导入失败的表
来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/compress-string-lcci 著作权归领扣网络所有。
import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def compress(str_num): compress_str (str_2)<8: str_2=(8-len(str_2))*'0'+str_2 compress_str=compress_str+str_2 return =compress(imgdata_str)#图像 decompress_str=decompress(compress_str)#图像解压缩 decompress_int=[int(i =len(compress_str)/8/1024.0 compress_len_list.append(compress_size) decompress_size=len(decompress_str compress_len_sum=(compress_len_list[0]+compress_len_list[1])+w*h*6/1024.0/8.0 all_size=(w*h*8)/1024.0
org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec, org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec, org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec =true; hive> set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec =true; hive> set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true; hive> set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec =org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; hive> set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type=BLOCK ; hive> set hive.exec.compress.intermediate=true; 根据现有表 tmp_order_id 创建一个压缩后的表 tmp_order_id_compress:
LZ4 org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec Snappy org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec 压缩性能的比较 , org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec, org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec, org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec false reducer输出 这个参数设为true启用压缩 mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec org.apache.hadoop.io.compress (default)>set mapreduce.map.output.compress.codec= org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec; <4>执行查询语句 )> set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec = org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
ORC表压缩 ORC表的压缩，需要通过表属性orc.compress来指定。orc.compress的值可以为NONE、ZLIB、SNAPPY，默认为ZLIB。 AS orc tblproperties ("orc.compress"="NONE") as select * from compress_2; ? t' STORED AS orc tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY") as select * from compress_2; ? BY '\t' STORED AS parquet tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY") as select * from compress_2; ? BY '\t' STORED AS parquet tblproperties ("orc.compress"="GZIP") as select * from compress_2; ?
LZ4 org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec Snappy org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec 压缩性能的比较 , org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec, org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec, org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec mapper输出 使用LZO、LZ4或snappy编解码器在此阶段压缩数据 mapreduce.output.fileoutputformat.compress false reducer输出 这个参数设为true启用压缩 mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec org.apache.hadoop.io.compress )>set mapreduce.map.output.compress.codec= org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec; 4、执行查询语句 select
: 0 compress_ops_ok: 0 compress_time: 0 uncompress_ops: 0 uncompress_time: 0 1 row in set (0.00 sec) /compress_ops 为 1，也很健康。 : 2 compress_ops_ok: 2 compress_time: 0 uncompress_ops: 0 uncompress_time: 0 1 row in set (0.01 sec) : 2 compress_ops_ok: 2 compress_time: 0 uncompress_ops: 0 uncompress_time: 0 1 row in set (0.00 sec) /compress_ops 比率很低，失败的操作占了一半。
, org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec, org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec 输入压缩 Hadoop使用文件扩展名判断是否支持某种编解码器 mapreduce.map.output.compress false mapper输出 这个参数设为true启用压缩 mapreduce.map.output.compress.codec org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec mapper输出 使用LZO、LZ4或snappy编解码器在此阶段压缩数据 mapreduce.output.fileoutputformat.compress false reducer输出 这个参数设为true启用压缩 mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec org.apache.hadoop.io.compress 设置mapreduce中map输出数据的压缩方式 hive (default)>set mapreduce.map.output.compress.codec= org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
// 1、配置文件获取 Configuration conf = this.getConf(); // 优化手段：：压缩输出文件 conf.set(FileOutputFormat.COMPRESS , "true"); conf.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec", GzipCodec.class.getName()); 3、mapred-site.xml文件配置 mapreduce.output.fileoutputformat.compress true Reduce是否启用输出压缩 mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec Reduce输出压缩算法:Gzip mapreduce.map.output.compress true Map是否开启输出压缩 mapreduce.map.output.compress.codec org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
@param bytes 字节数组 * @return byte[] * @description 压缩字节数组 */ public static byte[] compress = compress(sss.getBytes("utf-8")); System.out.println(compress[0]); System.out.println (compress[1]); System.out.println(compress[0]==0x1F); System.out.println(compress[1]= = compress(sss2.getBytes()); System.out.println(compress2[0]); System.out.println(compress2 = compress(sss.getBytes()); System.out.println("sss:"+sss.getBytes().length+"compress:"+compress.length
, org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec, org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec 输入压缩 Hadoop使用文件扩展名判断是否支持某种编解码器 mapreduce.map.output.compress（在mapred-site.xml中配置） false mapper输出 这个参数设为true启用压缩 mapreduce.map.output.compress.codec ; import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodec; import org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec ; import org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec; import org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec; import org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec; import org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec; import
或者 或者 set mapred.output.compress=true set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.LzopCodec =true; //输出结果压缩开启 set mapred.output.compress=true; set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec =true; set mapred.output.compress=true; set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec =true; set mapred.output.compress=true; set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec =true; set mapred.output.compress=true; set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec
--em-compress-html no compression-->')){ $buffer[$i]=(str_replace("<! echo em_compress_html_main($html); } ? --em-compress-html-->'.$content; $content.= '<! --em-compress-html no compression--><! --em-compress-html-->'; } return $content; } unCompress($log_content);
因此想在开发阶段 (DEBUG=True) 的时候做测试使用，需要手动设置 COMPRESS_ENABLED=True COMPRESS_ENABLED = True COMPRESS_OFFLINE ' ] 使用 使用也很简单，模板文件中添加模板标签 {% load compress %} 下面分别是css和js的使用方式 {% load compress %} {% compress css %} link rel='stylesheet' href='{% static 'blog/css/style.css' %}' type='text/css'/> {% endcompress %} {% compress 然后运行命令： $ python manage.py compress --force 这样就会把压缩后的文件放在 STATIC_ROOT 目录下面，大功告成！！ 都需要重新加载最新的文件到 STATIC_ROOT 目录下去，因此需要重新运行命令： $ python manage.py collectstatic --noinput $ python manage.py compress
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