lzo解压linux

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㈡ startos 6.0系统好用吗

最新的StartOS6.0测试版已经发布了，经过一番尝试使用，发现StartOS6.0有许多令人振奋新特性，大家来看看吧：

或你也可以发现StartOS6的新特性！

YPK包安装时自动处理依赖
以前打包YPK包时在配置文件里填写依赖，发布给大家下载后，还要自己在软件中心搜索安装软件依赖才能安装第三方的YPK包，这样对于不熟悉的YPK包管理的人非常麻烦。现在，StartOS6的ypkg2已经升级，支持自动安装软件依赖，打包YPK时在配置文件里填写依赖，只要用户配置好软件中心的软件源，能够正常安装软件、并且联网的情况下，双击第三方YPK包，可以自动安装软件包依赖，真正实现一个YPK包安装完所有软件。

YPK包管理不再拆分DEV包（开发包）
以前编译一个软件，要安装许多dev包，找来找去实在很麻烦。现在YPK包管理已经不再拆分DEV包，编译极其方便。比如现在要编译gtk的程序，以前编译要在软件中心搜索安装gtk+-dev包；现在gtk包默认已经安装在系统里，dev包也是在系统里的，根本不用安装什么，就可以直接编译。很少有Linux发行版能做到合并dev包的，因为他们大多数用的apt-get 、yum包管理。

纯64位系统
StartOS是纯64位系统，高效支持4G以上内存。安装32位库后，可以支持32位程序。

内核使用LZO压缩
LZO的解压缩速度非常快，相比于使用gz、xz格式压缩内核，系统启动速度会更快。

更快的关机速度
更新了systemd服务管理系统，启动系统和关闭系统会更快。关机只需要2秒。

多个桌面环境
官方提供有Gnome3和KDE两个镜像方式安装桌面环境，软件中心里有Cinnamon，软件打包组还发布了更加轻量的MATE类Gnome2桌面 ，更节省资源。

Gnome2过渡到Gnome3
以前做的都是Gnome2桌面环境，这次做的Gnome3桌面环境，将会提供更佳的“起点操作系统”式优化操作体验。

Gnome-shell插件
起点系统精心优化Gnome3桌面环境，提供更多Gnome-shell插件，让您轻松打造属于自己的Gnome3。

高效的GTK3
GTK3相对于GTK2有更好的性能，绘图显示更加流畅。

Gnome-shell崩溃自动重启

假如Gnome-shell因为某种原因崩溃了，不要紧，它会马上自动恢复，丝毫不会影响您的应用

㈢ hadoop-lzo安装有什么作用

lzo压缩格式有很快的压缩/解压速度和合理的压缩率，并且支持分块(split)，所以lzo是目前在Hadoop中最流行的压缩格式。hadoop中的lzo不是自带的，如果要支持lzo，需要另外安装。

㈣ hadoop文件格式和压缩

Hadoop中的文件格式大致上分为面向行和面向列两类：

面向行：TextFile、SequenceFile、MapFile、Avro Datafile

二进制格式文件大小比文本文件大。

生产环境常用，作为原始表的存储格式，会占用更多磁盘资源，对它的 解析开销一般会比二进制格式高 几十倍以上。

Hadoop API 提供的一种二进制文件，它将数据以<key,value>的形式序列化到文件中。这种二进制文件内部使用Hadoop 的标准的Writable 接口实现序列化和反序列化。它与Hadoop API中的MapFile 是互相兼容的。

MapFile即为排序后的SequeneceFile，它会额外生成一个索引文件提供按键的查找。文件不支持复写操作，不能向已存在的SequenceFile(MapFile)追加存储记录，在执行文件写操作的时候，该文件是不可读取的。

Avro是一种用于支持数据密集型的二进制文件格式。它的文件格式更为紧凑，若要读取大量数据时，Avro能够提供更好的序列化和反序列化性能。并且Avro数据文件天生是带Schema定义的，所以它不需要开发者在API 级别实现自己的Writable对象。最近多个Hadoop 子项目都支持Avro 数据格式，如Pig 、Hive、Flume、Sqoop和Hcatalog。

面向列：Parquet 、RCFile、ORCFile

RCFile是Hive推出的一种专门面向列的数据格式。 它遵循“先按列划分，再垂直划分”的设计理念。当查询过程中，针对它并不关心的列时，它会在IO上跳过这些列。

ORCFile （Optimized Record Columnar File)提供了一种比RCFile更加高效的文件格式。其内部将数据划分为默认大小为250M的Stripe。每个Stripe包括索引、数据和Footer。索引存储每一列的最大最小值，以及列中每一行的位置。

Parquet 是一种支持嵌套结构的列式存储格式。Parquet 的存储模型主要由行组（Row Group）、列块（Column Chuck）、页（Page）组成。

1、行组，Row Group：Parquet 在水平方向上将数据划分为行组，默认行组大小与 HDFS Block 块大小对齐，Parquet 保证一个行组会被一个 Mapper 处理。

2、列块，Column Chunk：行组中每一列保存在一个列块中，一个列块具有相同的数据类型，不同的列块可以使用不同的压缩。

3、页，Page：Parquet 是页存储方式，每一个列块包含多个页，一个页是最小的编码的单位，同一列块的不同页可以使用不同的编码方式。

一般原始表数据使用文本格式存储，其他的都是列式存储。

目前在Hadoop中常用的几种压缩格式：lzo，gzip，snappy，bzip2,主要特性对比如下：

其性能对比如下：

2.1 lzo

hadoop中最流行的压缩格式，压缩/解压速度也比较快，合理的压缩率，支持split。适用于较大文本的处理。

对于lzo压缩，常用的有LzoCodec和lzopCodec，可以对sequenceFile和TextFile进行压缩。对TextFile压缩后，mapred对压缩后的文件默认是不能够进行split操作，需要对该lzo压缩文件进行index操作，生成lzo.index文件，map操作才可以进行split。如果设置LzoCodec，那么就生成.lzo后缀的文件，可以用LzoIndexer 进行支持split的index计算，如果设置LzopCodec，那么生成.lzo_deflate后缀的文件，不支持建立index。

㈤ linux版本的解压缩指令都一样吗

压缩解压缩软件做的事，只要装了相同的软件，指令就是一样的。

㈥ linux lzop 支持目录压缩吗

不行，不过可以配合tar对目录进行打包。
tar c test/ | lzop - > test.tar.lzo
lzop -dc test.tar.lzo | tar x

㈦ 压缩方法有哪些各有什么优缺点，压缩比是多少呢主要是在linux下代码压缩的rar或zip大部分都是win下

压缩比率很难说，未压缩数据的复杂程度会影响这个比率。
常见压缩算法按压缩比率由大到小排：
paq系 > lzma系 > rar > bzip2 > lz系（gz、zip） > lzo

paq相当费时而且耗内存，有点不值得使用；lzma是目前硬件水平可接受的高压缩比算法（7z就属于此类洐生品）；rar没什么好说的，商业算法，我觉得比bzip2费时上还好点；lzo虽然压缩比率不那么历害，但高速、内存需求极少是其亮点，在需要实时压缩、解压的场合非常受欢迎，例如网络通迅、数据库。

linux中最常用tar.gz格式（winrar支持解压）。
命令通常是这样： tar czvf abc.tar.gz name1 name2 ...
解释一下参数czvf
c 建立
v 详细信息
f 输出文件，后面一定跟生成的压缩文件名。
z 用gz压缩
（其它压缩还有:
Z compress压缩，几乎没人用的老旧lz算法
j bzip2压缩
J xz压缩，lzma的改进算法
也可在最后加参数 --lzop 或 --lzip 或 --lzma）

生成tar.gz其实经过两个处理过程的，首先tar将所有文件的信息集合成一个无压缩的tar格式(无需写到磁盘)，再用gz压缩算法处理（很像rar的solid选项）。这样的坏处是，如果你只要解压其中一个文件，解压时也要读取压缩文件前面很大部分内容。

㈧ centos7中在官网下载一个lzo，但是在终端用tar解压时发现无法找到文件，请问该怎么解决

ls -l 看看当前路径下文件是否存在
如果没有，你到下载路径下解压

㈨ linux下调用lzo函数是为什么出现No such file or directory

提示都说了没有那样的文件或者目录了，是不是你那个函数里面调用了什么文件，或者根本没有那个函数。

㈩ linux下怎么打开lzo文件查看文件内容

lzo 是压缩文件。
一般 Linux 下面的压缩都是流压缩，也就是只能压缩一个文件。这种文件是没办法看内容的，只能直接解压缩。

图形界面双击即可。