内存压缩
收录了 内存压缩 频道下的 50 篇内容
一篇文章掌握 Sql-On-Hadoop 核心技术
1. SQL On Hadoop分类。 2. 运行引擎的设计。 3.性能优化。
【ELT.ZIP】OpenHarmony 啃论文俱乐部—数据密集型应用内存压缩
本文出自ELT.ZIP团队，ELT<=>Elite(精英)，.ZIP为压缩格式，ELT.ZIP即压缩精英。
大数据分析与列数据库
本文将借用《Processing a Trillion Cells per Mouse Click》的实验数据，结合笔者的上一篇Hadoop文件格式的内容介绍更多大数据分析中列数据库的核心原理, 希望读者能对列数据库的原理有更多了解，也希望对将来Hadoop在针对数据分析方面能够有更多优化, 并对一些忽悠的厂商和空喊口号的技术有辨别能力。
V8 8.0 JavaScript 引擎降低堆内存 40%，添加语言特性 Optional Chaining 和 Null Coalescing
Google最新发布了V8 JavaScript引擎V8 8.0，其中使用压缩指针（pointer compression）技术，在不影响性能的情况下实现堆内存占用降低40%。
十个问题弄清 JVM&GC（二）
本文会从以下10个问题为切入点，带着大家一起全面了解一下JVM的方方面面。JVM、JRE和JDK的区别和联系JVM是什么？
虚拟化在线迁移优化实践（二）：KVM 虚拟化跨机迁移优化指南
上篇《UCloud虚拟化在线迁移优化实践（一）：KVM虚拟化跨机迁移原理》中，我们分析了基于KVM的虚拟化迁移技术原理，通过这种虚拟化迁移技术能够提供很好的在线迁移解决方案。
专为流式数据设计的另一种缓存：流式缓存技术解读
流式缓存（Streaming Cache）在Pravega v0.7被首次引入，是一个从头设计的缓存。
天涯新款 key-list 类型内存数据引擎——Memlink
天涯社区最近开发了一款数据引擎——Memlink，并将其开源。对于为什么会出现这样一款开源项目、它的能力和市面上的其他款同类型项目相比有怎样的优势，InfoQ中文站特地采访了天涯社区在北京研发中心的技术负责人冯勇先生。
云上大数据存储：探究 JuiceFS 与 HDFS 的异同
这篇文章将从技术架构、功能特性、使用场景等多个方面来解析HDFS和JuiceFS 的异同。
Facebook 开源内存数据库 Beringei，追求极致压缩率
2017年2月3日，Facebook宣布将开源他们的高性能时序数据存储引擎Beringer。Beringei是用来解决其内部监控数据存储和查询需求的数据库，其特点是读写速度快，属于内存数据库的一种。本文将会详细介绍Beringei的来龙去脉以及它的设计思路、应用场景和特点。
带有基于 Smalltalk 的 Ruby VM 的 NoSQL OODB：MagLev 1.0 发布了
MagLev项目已经发布了他们的1.0版Ruby VM。这个Ruby实现是基于GemStone/S Smalltalk VM的，它包含了GemStone的分布式缓存、ACID事务处理和持久化系统（OODB）。InfoQ就MagLev在NoSQL家族中所处的位置以及相关内容采访了MagLev项目的Monty Williams。
阿里巴巴提出 RNN 多比特量化方法，推断提速 3 倍并减少 10.5 倍内存消耗
在这个工作中，我们主要考虑神经网络的多比特量化压缩加速问题。我们发现，如果编码的实系数固定，那么离散的二值编码{-1,+1}可以通过二叉搜索树高效的求解。基于这个发现，我们相应地提出交替方向法。
大语言模型加速信创软件 IDE 技术革新
华为云开发工具和效率领域首席专家、华为软件开发生产线 CodeArts 首席技术总监王亚伟对「智能化新创软件 IDE」有着怎样的理解？
墨天轮访谈 | 拓扑岭雷鹏：数据库新思维下的弹性压缩与内存计算
作为一款专为云原生而生的数据库，ToplingDB如何充分利用共有云存储和计算的弹性伸缩，真正为企业实现降本增效？墨天轮国产数据库沙龙邀请到了拓扑岭CEO、创始人雷鹏老师做出了解答。
【ELT.ZIP】OpenHarmony 啃论文俱乐部——点燃主缓存压缩技术火花
本文出自ELT.ZIP团队，ELT<=>Elite(精英)，.ZIP为压缩格式，ELT.ZIP即压缩精英。
重磅硬核 | 一文聊透对象在 JVM 中的内存布局，以及内存对齐和压缩指针的原理及应用
从计算机组成原理的角度详细阐述了对象在Jvm内存中的布局，以及字段排列规则。后面介绍了内存对齐，以及为什么要内存对齐，还有Jvm中压缩指针的原理及应用。中间介绍了false sharing产生的原因以及造成的性能影响和修复方案
一次压缩引发堆外内存过高的教训
lz_rec_push_kafka_consume 该项目通过kafka与算法进行交互，通过push推荐平台（lz_rec_push_platform）预生成消息体。
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