snappy

Trying to install cassandra on linux from latest stable release - http://cassandra.apache.org/download/ - 1.2.6 I have modified the cassndra.yaml to point to a custom directory instead of /var since I do not have write access on /var I am seeing this error on startup. Not able to find any answers on google yet since the release seems relatively new. Just posting it here in case its a silly mistake on my side. Same distribution file worked fine on my macos x86_64 machine. INFO 19:24:35,513 Not using multi-threaded compaction java.lang.reflect.InvocationTargetException at sun.reflect

I'm using LZ4 library and when decompressing data with int LZ4_decompress_safe (const char* source, char* dest, int compressedSize, int maxDecompressedSize); I want to estimate maximum decompressed data size. But I can not find reverse function of int LZ4_compressBound(int isize); with which I can determine the upper bound for decompressed data, which to provide to last parameter maxDecompressedSize , of decompressing function. Other compression libraries like snappy for example, provides such function. bool GetUncompressedLength(Source* source, uint32* result); What can I do if I have not

I have installed installed the following modules in my EC2 server which already has python (3.6) & anaconda installed : snappy pyarrow s3fs fastparquet except fastparquet everything else works on importing. When I try to import fastparquet it throws the following error : [username@ip8 ~]$ conda -V conda 4.2.13 [username@ip-~]$ python Python 3.6.0 |Anaconda custom (64-bit)| (default, Dec 23 2016, 12:22:00) [GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. import fastparquet Traceback (most recent call last): File "<stdin>",

2013-11-17 性能超越 Redis 的 NoSQL 数据库 SSDB C语言编程 , SSDB Views: 749 | 4 Comments SSDB 是一个 C++ 开发的 NoSQL 数据库, 使用 Google 公司开源的 LevelDB 引擎作为底层的存储引擎. Redis 是一个 C 语言开发的内存 NoSQL 数据库. Redis 非常流行, 不仅仅是因为其高性能和可持久化的特点, 还因为它支持丰富的数据结构, 能很好的表达业务模型. Redis 的国内属新浪应用比较广泛. 但是, Redis 的缺点也很明显, 那就是它的内存数据库模型. 所有数据都存在内存中, 即使最有钱的互联网公司, 也没法承受 $5000 (一台服务器, 100G 内存)固定成本, 以及持续不断的 IDC 租金成本来存储区区的 50GB 的数据, 这个成本太高了! SSDB 拥有 Redis 的主要优点 – 高性能, 丰富数据结构, 并且拥有 Redis 所不具备的能力 – 大数据存储能力. SSDB 服务器的单机存储能力是 Redis 的 100 倍! 因为 SSDB 能将数据存储在硬盘中. 在使用 SSDB 自带的 ssdb-bench 工具, 以及 Redis 自带的 redis-benchmark 工具在相同机器上的测试中, SSDB 的读性能完全超过了 Redis ,

I am trying to run a Kafka Streams application in kubernetes. When I launch the pod I get the following exception: Exception in thread "streams-pipe-e19c2d9a-d403-4944-8d26-0ef27ed5c057-StreamThread-1" java.lang.UnsatisfiedLinkError: /tmp/snappy-1.1.4-5cec5405-2ce7-4046-a8bd-922ce96534a0-libsnappyjava.so: Error loading shared library ld-linux-x86-64.so.2: No such file or directory (needed by /tmp/snappy-1.1.4-5cec5405-2ce7-4046-a8bd-922ce96534a0-libsnappyjava.so) at java.lang.ClassLoader$NativeLibrary.load(Native Method) at java.lang.ClassLoader.loadLibrary0(ClassLoader.java:1941) at java.lang

I am trying to write a snappy block compressed sequence file from a map-reduce job. I am using hadoop 2.0.0-cdh4.5.0, and snappy-java 1.0.4.1 Here is my code: package jinvestor.jhouse.mr; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.OutputStream; import java.util.Arrays; import java.util.List; import jinvestor.jhouse.core.House; import jinvestor.jhouse.core.util.HouseAvroUtil; import jinvestor.jhouse.download.HBaseHouseDAO; import org.apache.commons.io.IOUtils; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org

High Throughput Producer 在有大量消息需要发送的情况下，默认的Kafka Producer配置可能无法达到一个可观的的吞吐。在这种情况下，我们可以考虑调整两个方面，以提高Producer 的吞吐。分别为消息压缩（message compression），以及消息批量发送（batching）。 1. Message Compression Producer一般发送的数据都是文本数据，例如JSON ，但是这类数据的问题在于：数据量会较大，消耗较多的传输带宽。这种情况下，有必要对Producer的数据进行压缩。 数据压缩可以仅在Producer level完成即可，并不需要任何Broker或Consumer端的配置更改 控制压缩的参数为 compression.type，可选值为 none（默认），gzip，lz4，snappy 发送给Kafka的消息的数据量越大，使用Compression的收益也就越大 有博主针对压缩性能进行过测试，详细内容可以参考以下文档： https://blog.cloudflare.com/squeezing-the-firehose/ 一般Producer在向kafka传输消息时会用到Producer Batch，将多条消息以一个batch的方式传输。对一个batch的消息进行压缩，然后传输给Kafka，会大大减少消息的传输

Hadoop的数据压缩 概述 ​ 压缩技术能够有效减少底层存储系统（HDFS）读写字节数。压缩提高了网络带宽和磁盘空间的效率。在Hadoop下，尤其是数据规模很大和工作负载密集的情况下，使用数据压缩显得非常重要。在这种情况下，I/O操作和网络数据传输要花大量的时间。还有，Shuffle与Merge过程同样也面临着巨大的I/O压力。 ​ 鉴于磁盘I/O和网络带宽是Hadoop的宝贵资源，数据压缩对于节省资源、最小化磁盘I/O和网络传输非常有帮助。不过，尽管压缩与解压操作的CPU开销不高，其性能的提升和资源的节省并非没有代价。 ​ 如果磁盘I/O和网络带宽影响了MapReduce作业性能，在任意MapReduce阶段启用压缩都可以改善端到端处理时间并减少I/O和网络流量。 ​ 压缩 Mapreduce 的一种优化策略：通过压缩编码对 Mapper 或者 Reducer 的输出进行压缩，以 减少磁盘IO ，提高MR程序运行速度（但相应增加了cpu运算负担）。 注意：压缩特性运用得当能提高性能，但运用不当也可能降低性能。 基本原则： （1） 运算密集型的job，少用压缩 （2） IO密集型的job，多用压缩 MR支持的压缩编码 压缩格式 hadoop自带？ 算法 文件扩展名 是否可切分 换成压缩格式后，原来的程序是否需要修改 DEFAULT 是，直接使用 DEFAULT .deflate