LZO算法实现
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Integrating LZO Compression with Hadoop
Hadoop与LZO压缩
Hadoop是一个开源框架，主要用于处理和存储大规模数据，由Apache软件基金会开发。在大数据处理领域，Hadoop以其分布式计算模型（MapReduce）和可扩展性而闻名。为了提高数据存储和传输效率，Hadoop支持多种压缩格式，其中之一就是LZO（Lempel-Ziv-Oberhumer）。
LZO是一种快速的无损数据压缩算法，由Uwe Ligges创建，其主要特点是压缩和解压缩速度快，但压缩率相对较低。在Hadoop中，LZO压缩被广泛用于减少数据存储空间和提高网络传输效率，尤其在实时或近实时的数据处理场景中表现突出。
在Hadoop中实现LZO压缩，通常需要
Hadoop
6
2024-11-02
Hadoop LZO 压缩支持配置
将 hadoop-lzo-0.4.20.jar 放置在 hadoop-2.7.2/share/hadoop/common 中。
在 core-site.xml 中添加配置：
io.compression.codecs: org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec, org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec, org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec, org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec, com.hadoop.compress
Hadoop
15
2024-04-29
Hadoop LZO 解析包
Hadoop LZO 解析包用于解析 LZO 格式的文件。在使用 Presto 查询 LZO 格式文件时，需要将此包添加到 Presto 的工具包中。
Hadoop
11
2024-05-19
LZO 2.0.6、Hadoop-LZO-master、Apache Maven大数据处理与软件构建的关键工具
LZO 2.0.6是一种高效的实时数据压缩库，特点是快速压缩和解压速度，适用于嵌入式系统和网络传输。Hadoop-LZO为Apache Hadoop生态系统提供了LZO压缩支持，优化数据存储和传输效率。Apache Maven是流行的Java项目管理工具，通过POM自动化项目构建过程，包括依赖管理和打包应用。
Hadoop
12
2024-09-13
Hadoop-LZO-0.4.13.jar Essential Dependency for Hadoop
Hadoop-LZO-0.4.13.jar is a crucial dependency package for Hadoop environments.
Hadoop
8
2024-10-30
快速平滑算法实现
该项目实现了三种平滑去噪算法，分别是：
三角平滑去噪算法
矩形平滑去噪算法
伪高斯平滑去噪算法
算法与数据结构
20
2024-05-15
LMS算法MATLAB实现
本程序提供LMS算法的简洁MATLAB实现，适用于各种滤波和自适应信号处理应用。其易用性和效率使其成为快速原型设计和算法评估的宝贵工具。
Matlab
12
2024-06-01
Matlab实现Dijkstra算法
这篇文章介绍了如何使用Matlab编写Dijkstra算法，输入包括一个图矩阵（包含N个节点，大小为N*N）、源节点编号和目标节点编号，输出为节点路径和对应的距离。Dijkstra算法是一种用于解决图中单源最短路径问题的经典算法，通过逐步扩展最短路径集合来实现路径计算。
Matlab
10
2024-07-18
Matlab实现KNN算法
使用Matlab编写并实现KNN（K-Nearest Neighbors）算法。KNN是一种基本的分类和回归方法，通过计算样本间的距离来确定新数据点的分类。Matlab提供了便捷的工具和函数来实现和测试KNN算法，使其在机器学习和数据挖掘中广泛应用。
Matlab
17
2024-09-01
MATLAB SURF算法实现
基于MATLAB的SURF算法源代码，经过验证可靠。SURF算法是在SIFT基础上的改进，采用滤波盒替代DOG运算，将特征点维数从128维降至64维，保持高准确率和鲁棒性的同时，显著提升了计算速度。
Matlab
11
2024-09-20