Zstandard

欢迎访问我的个人博客 ，原文链接 简介 Zstandard（缩写为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。 Zstandard使用字典算法（LZ77）结合熵编码法的有限状态熵（tANS）。—–Wikipedia GitHub上的zstd页面

1. 现象 在 Flink SQL 中使用 FileSystem Connector 以 CSV 格式读取本地 csv 文件时，抛出如下异常： Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/commons/compress/compressors/zstandard/ZstdCompressorInput

 为方便在windows环境下使用Zstandard (zstd) 库，基于Zstandard (zstd)  1.5.2版本，运用visual studio IDE环境，搭建了Zstandard (zstd) 的编译环境，可以方便生成静态库、动态库、头文件等。 包含有：visual studio 2010、visual studio 2015、visual studio 2017、visual

zstd 1.4.0 发布了，zstd 又叫 Zstandard，它是一种快速无损压缩算法，主要应用于 zlib 级别的实时压缩场景，并且具有更好的压缩比。zstd 还可以以压缩速度为代价提供更强的压缩比，速度与压缩权衡可通过小增量进行配置。 高级 API 此版本主要关注于高级 API 的稳定性，高级 API 提供了一种在兼容 API 和 ABI 的情况下，在压缩和解压期间设置特定参数的方法。例如

flink报错：org/apache/commons/compress/compressors/zstandard/ZstdCompressorInputStream pom.xml添加下面依赖 <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-compress</artifactId>

zstd 1.4.1 发布了，zstd 又叫 Zstandard，它是一种快速无损压缩算法，主要应用于 zlib 级别的实时压缩场景，并且具有更好的压缩比。zstd 还可以以压缩速度为代价提供更强的压缩比，速度与压缩权衡可通过小增量进行配置。 此版本是一个维护版本，它修复了一些错误，包括只能在小众用例中触发的罕见数据损坏错误，当执行以下所有操作时会出现该 bug：使用多线程模式，重叠大小>= 51

流式输入API stream_writer(fh)允许您将{em1}$stream数据放入压缩器。 返回的实例实现了io.RawIOBase接口。只有方法 涉及写作的东西会有用的。 stream_writer()的参数必须有一个write(data)方法。作为 压缩数据可用，write()将使用压缩 数据作为它的论据。许多常见的python类型实现write()，包括 打开文件句柄和io.Byte

今天，Facebook 宣布其开源了自家的 Zstandard 压缩算法。这个无损的压缩技术致力于取代已存在的诸如 zlib 这种依赖过时的技术 Deflate compression algorithm 的库。除了 Zstandard 压缩算法，Facebook 把 MyRocks 存储引擎也开源了，MyRocks 现在被 Facebook 用于提升自家 MySQL 数据库的存储效率。 Face

有一种“带路径压缩的加权快速联合”算法。 代码： 问题： > 路径压缩是如何工作的意味着我们只到达节点的第二个祖先，而不是根。 包含从 到 整数。如何帮助我们知道集合中元素的数量？ 有人能帮我澄清一下吗？

我正在为联合/查找结构实现快速联合算法。在“Java中的算法”一书网站上给出的实现中，普林斯顿实现在实现路径压缩（在方法中）时无法保持树的大小不变。这不应该对算法产生不利影响吗？还是我错过了什么？另外，如果我是对的，我们将如何修改大小数组？

我正在学习联合/查找结构的“加权快速联合与路径压缩”算法。普林斯顿edu网站详细解释了该算法。这是Java的实现： 但就像网站提到它的性能一样： 定理：从空数据结构开始，任何 M 并集序列和对 N 个对象的查找操作都需要 O（N M lg* N） 时间。 证明非常困难。 但是算法仍然很简单！ 但我仍然很好奇迭代对数lg*n是如何产生的。它是如何推导出来的？有人可以证明它或只是以直观的方式解释它吗？

我有一个项目，我必须实现一个带有路径压缩算法的加权快速并集。在看到其他一些源代码后，我最终得到了这个： 分配给我的任务是正确完成以下方法: int find（int v） void unite（int v，int u） setCount（int v） 嗯，算法似乎很慢，我找不到合适的解决方案。

根据Princeton booksite，带有路径压缩的加权快速联合将10^9联合对10^9对象的操作时间从一年减少到大约6秒。这个数字是怎么得出的？当我在10^8操作中运行下面的代码时，我的运行时间是61s。

我希望使用log4j2 RollingFileAppender和定制的压缩算法（ZStd）。 目前为止支持的压缩算法似乎是FileExtension枚举（zip,gz,bz2,...）中的压缩算法，请参见https://github.com/apache/logging-log4j2/blob/efa64bfad3f67c5b5fed6b25d65ef5ca2212011b/log4j-core/

我试图找到一种压缩算法，我可以使用它来编码一个blob，只使用16个固定长度的符号（0b0000-0b1111）。 在没有任何压缩的情况下，我可以使用这16个符号对其各自的位值进行编码（例如，符号5（0b0101）对位0101进行编码，因此如果我的blob是100位长，我需要25个符号来表示它-但这样做不会提供压缩。 我认为我需要的是一个反向霍夫曼（在某种意义上，代码是固定长度的，但它代表可变长度

DEFLATE 是同时使用了哈夫曼编码（Huffman Coding）与 LZ77 算法的一个无损数据压缩算法，是一种压缩数据流的算法。任何需要流式压缩的地方都可以用。目前 zip 压缩文件默认使用的就是该算法。 关于算法的原理，以及 哈夫曼编码（Huffman Coding）与 LZ77 算法，感兴趣的读者可以查询相关资料，这里推荐 GZIP压缩原理分析——第五章 Deflate算法详解 序列文