数据传输压缩
解决方法:
据我所知,您目前的做法是：
>使用getBytes(“UTF-8”)将String转换为字节数组.
>压缩字节数组
>使用新的String(字节,…,“UTF-8”)将压缩字节数组转换为String.
>传输压缩字符串
>接收压缩字符串
>使用getBytes(“UTF-8”)将压缩字符串转换为字节数组.
>解压缩字节数组
>使用新的String(bytes,…,“UTF-8”)将解压缩的字节数组转换为String.
这种方法的问题在于步骤3.压缩字节数组时,您创建的字节序列可能不再是没汪有效的UTF-8.结果将是步骤3中的例外.
解决方案是使用像Base64这样的“字节到字符”编码方案将压缩字节转换为可传输的字符串.换句话说,用调用Base64编码函数代替步骤3,用调用Base64解码函数代替步骤6.
笔记：
>对于小弦,压缩和
编码很可能实际上
增加传输字符串的大小.
>如果要将压缩的字符串合并到URL中,您可能希望为Base64选择不同的编码,以避免兆察缓需要进行URL转义的字符.
>根据您传输的数据的性质,您可能会发现特定于域的压缩比通用压缩更好.考虑在创建以逗号分隔的字符串之前压缩数据.考虑以逗号分隔的字符串的族模替代方法.
❷ 数据压缩
数据压缩技术主要研究数据的表示、传输和转换方法，目的是减少数据所占据的存储空间和缩短数据传输时所需要的时间。
衡量数据压缩的3个主要指标：一是压缩前后所需的信息存储量之比要大；二是实现压缩的算法要简单，压缩、解压缩速度快，要尽可能做到实时压缩和解压缩；三是恢复效果要好，要尽可能完全恢复原始数据。
数据压缩主要应用于两个方面。一是传输：通过压缩发送端的原始数据，并在接收端进行解压恢复，可以有效地减少传输时间和增加信道带宽。二是存储：在存储时压缩原始数据，在使用时进行解压，可大大提高存储介质的存储量。
数据压缩按照压缩的失真度分成两种类型：一种叫作无损压缩，另一种叫作有损压缩。
无损压缩是指使用压缩后的数据进行重构（或者叫作还原、解压缩），重构后的数据与原来的数据完全相同；无损压缩用于要求重构的信号与原始信号完全一致的场合。一个很常见的例子是磁盘文件的压缩。根据目前的技术水平，无损压缩算法一般可以把普通文件的数据压缩到原来的1/4～1/2。一些常用的无损压缩算法有霍夫曼（Huffman）算法、算术算法、游程算法和LZW（Lenpel-Ziv ＆ Welch）压缩算法。
1）霍夫曼算法属于统计式压缩方法，其原理是根据原始数据符号发生的概率进行编码。在原始数据中出现概率越高的符合，相应的码长越短，出现概率越少的符合，其码长越长。从而达到用尽可能少的符号来表示原始数据，实现对数据的压缩。
2）算术算法是基于统计原理，无损压缩效率最高的算法。即将整段要压缩的数据映射到一段实数半封闭的范围［0，1）内的某一区段。该区段的范围或宽度等于该段信息概率。即是所有使用在该信息内的符号出现概率全部相乘后的概率值。当要被编码的信息越来越长时，用来代表该信息的区段就会越来越窄，用来表示这个区段的位就会增加。
3）游程算法是针对一些文本数据特点所设计的压缩方法。主要是去除文本中的冗余字符或字节中的冗余位，从而达到减少数据文件所占的存储空间。压缩处理流程类似于空白压缩，区别是在压缩指示字符之后加上一个字符，用于表明压缩对象，随后是该字符的重复次数。本算法具有局限性，很少单独使用，多与其他算法配合使用。
4）LZW算法的原理是用字典词条的编码代替在压缩数据中的字符串。因此字典中的词条越多，压缩率越高，加大字典的容量可以提高压缩率。字典的容量受计算机的内存限制。
有损压缩是指使用压缩后的数据进行重构，重构后的数据与原来的数据有所不同，但不影响人对原始资料表达的信息造成误解。有损压缩适用于重构信号不一定非要和原始信号完全相同的场合。例如，图像和声音的压缩就可以采用有损压缩，因为其中包含的数据往往多于我们的视觉系统和听觉系统所能接收的信息，丢掉一些数据而不至于对声音或者图像所表达的意思产生误解，但可大大提高压缩比。
❸ 数据压缩技术分为哪两类使用方法是什么
【导读】数据压缩技术是大数据传输过程中需要采用的一种数据存储方法。那么数据压缩技术分为哪两类?使用方法是什么呢?为此小编今天就来和大家细细聊聊关于数据压缩技术那些事，同时也提醒各位大数据工程师在使用数据压缩过程中的一些注意事项及使用方法。
在数据压缩中，通过使用比原始数据更少的位来对数据进行编码，数据压缩有两种方法：无损压缩，它消除了冗余但不丢失任何原始数据;有损数据压缩，可通过删除不必要或不太重要的信息来修改数据，在大数据的传输和存储中使用数据压缩非常重要，因为它减少了IT部门必须为该数据提供的网络带宽和存储量，同样重要的是，您实际上并不想保留某些类型的大数据，例如作为物联网(IoT)通信数据一部分的设备间握手引起的抖动。
为了最大程度地利用大数据进行数据压缩，您必须知道何时何地使用不同类型的数据压缩工具和公式。选择数据压缩方法时，请牢记以下几条有用的准则：
何时使用无损数据压缩
如果您有一个大数据应用程序，并且无法承受丢失任何数据的麻烦，并且需要解压缩压缩的每个字节的数据，那么您将需要一种无损的数据压缩方法，当您压缩来自数据库的数据时，即使您意味着必须存储更多的数据，也希望进行无损数据压缩。在选择将此数据重新提交到其数据库时，您需要解压缩完整数据，以便它可以与数据库端的数据匹配并进行存储。
何时使用有损数据压缩
有时您不需要或不需要所有数据，例如物联网和网络设备的抖动，您不需要这些数据，只需提供给您业务所需的上下文信息的数据即可。第二个示例是在数据压缩过程的前端可能使用的数据压缩公式中使用人工智能(AI)，如果您正在研究一个特定的问题，并且只希望与该问题直接相关的数据，则可以决定让数据压缩公式不包含与该问题无关的任何数据。
如何选择正确的编解码器
一个编解码器是一个硬件，软件的组合，压缩和解压缩数据，所以它在大数据压缩和解压缩操作的核心作用，编解码器有许多种，因此为正确的数据或文件类型选择正确的编解码器很重要，您选择的编解码器类型将取决于您尝试压缩的数据和文件类型，有无损和有损数据的编解码器，也有一些编解码器必须将所有数据文件作为“整体”处理，而其他编解码器可以将数据分割开，以便可以对其进行并行处理，然后在其目的地重新组合，某些编解码器设置用于可视数据，而其他编解码器仅处理音频数据。
为什么数据压缩很重要?
确定将用于大数据的数据压缩类型是大数据操作的重要组成部分，仅在资源端，IT人员就无法承受处理失控和迅速发展的存储的成本，即使必须完整存储数据，也应尽可能地对其进行压缩，也就是说，您可以采取其他步骤来限制存储和处理，以及针对大数据压缩中采用的算法和方法的最适合操作，掌握这些选项是IT部门的关键数据点。
以上就是小编今天给大家整理分享关于“数据压缩技术分为哪两类?使用方法是什么?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。
❹ 2020-11-18 gzip 前后端数据传输压缩‘pako’
let zlib = require("pako"); //引入
//压缩方法 用来将大数据压缩后在传给后端
Vue.prototype.zip = function (str) {
//encodeURIComponent 将字符串作为URI组件进行编码
//zlib.gzip() 将编码后的数据进行压缩，string类型
let binaryString = zlib.gzip(encodeURIComponent(str), {
to: "string"
});
//btoa()将压缩后的数据变成base64格式
return btoa(binaryString);
},
//解压缩方法，前端接受后端大数据后，先解压缩在进行后面的逻辑
Vue.prototype.unzip = function (b64Data) {
//atob()将base64格式数据转化成压缩数据
let strData = atob(b64Data);
//split()方法用于把一个字符串分割成字符串数组
//通过map函数进行遍历，并对每一个进行 Unicode 编码
let charData = strData.split("").map(function (x) {
//charCodeAt() 方法可返回指定位置的字符的 Unicode 编码
return x.charCodeAt(0);
});
//Uint8Array 8 位无符号整数值的类型化数组
let binData = new Uint8Array(charData);
// console.log(binData);
//解压缩 充气
let data = zlib.inflate(binData);
//fromCharCode 将 Unicode 编码转为一个字符:
// console.log(data);
//分片解压缩，防止数据量过大，浏览器栈溢出报错
let chunk = 8 * 1024;
let res = "";
let dataLength = data.length / chunk;
let i;
for (i = 0; i < dataLength; i++) {
res += String.fromCharCode.apply(
null,
data.slice(i * chunk, (i + 1) * chunk)
);
}
res += String.fromCharCode.apply(null, data.slice(i * chunk));
//decodeURIComponent() 对 encodeURIComponent() 函数编码的 URI 进行解码
strData = res;
return decodeURIComponent(strData);
},
2021-02-20：
问题更新：最新客户在使用的过程中，发现页面展示会出现莫名其妙的“+”。
对此，我们进行了一番查询，发现问题原因如下：后端在将数据压缩的过程中，正常情况下会将数据中的“+”号编码成%2B，同时会将“ 空格 ”编码成“%20”，那么前端接收以后，就可以进行解码。
但是，我们发现数据中的“+”会被正常编码，但是空格却不会，而是编码成了“+”.那么，前端接收以后在解码的过程中，就无法对“+”进行解码，就会造成显示和真实数据不一致。
解决方案：后端在压缩完成后，再将所有的“+”编码替换成“%20”，这样，在前端接收数据后，就能将数据正常解码并显示。