Java压缩技术（六） BZIP2——Commons实现_茅坤宝骏氹的博客-程序员宅基地

BZip2与GZip有什么渊源，我这里不深究。我要说的只是，这两种算法，你在linux下都可以找到相应的操作命令。

GZip
压缩
gzip <file> 将得到压缩文件<file>.gz，同时删除文件<file>
解压缩
gzip -d <file>.gz 将得到压缩文件<file>，同时删除文件<file>.gz

BZip2与之相当，几乎没有什么差别～～
BZip2
压缩
bzip2 <file> 将得到压缩文件<file>.bz2，同时删除文件<file>
解压缩
bzip2 -d <file>.bz2 将得到压缩文件<file>，同时删除文件<file>.bz2
除了命令不同外，几乎是一样的！
再说实现。GZIP是JDK自带的算法实现，但BZip2则不曾享受这个待遇。不过，强大的Apache坚决不会让这些个在Linux下如鱼得水的算法在Java世界中销声匿迹。Apache在Commons Compress中提供了相应的实现。同时，还包括众所周知的tar、cpio、zip等算法实现，其中最为丰富的当属zip实现了！

我继续依葫芦画瓢～～～
BZip2CompressorOutputStream类用于压缩
BZip2CompressorInputStream类用于解压缩

先说压缩实现，BZip2CompressorOutputStream只有一个方法用于压缩，就是带定长的write方法。简单调用如下文所示：

Java代码  
/** 
 * 数据压缩 
 *  
 * @param is 
 * @param os 
 * @throws Exception 
 */  
public static void compress(InputStream is, OutputStream os)  
        throws Exception {  
  
    BZip2CompressorOutputStream gos = new BZip2CompressorOutputStream(os);  
  
    int count;  
    byte data[] = new byte[BUFFER];  
    while ((count = is.read(data, 0, BUFFER)) != -1) {  
        gos.write(data, 0, count);  
    }  
  
    gos.finish();  
  
    gos.flush();  
    gos.close();  
}  

与GZip实现有何差别？除了换掉了GZIPOutputStream没有任何差别。
解压缩就更不用说了，BZip2CompressorInputStream提供了一个带定长的read方法。简单调用如下文所示：

Java代码
/** 
 * 数据解压缩 
 *  
 * @param is 
 * @param os 
 * @throws Exception 
 */  
public static void decompress(InputStream is, OutputStream os)  
        throws Exception {  
  
    BZip2CompressorInputStream gis = new BZip2CompressorInputStream(is);  
  
    int count;  
    byte data[] = new byte[BUFFER];  
    while ((count = gis.read(data, 0, BUFFER)) != -1) {  
        os.write(data, 0, count);  
    }  
  
    gis.close();  
}  

嗯，没什么难度！ IT这行就是这样，只要你肯用心，能触类旁通，就能融会贯通！
给一个完整实现：

Java代码
/** 
 * 2010-4-15 
 */  
package org.zlex.commons.compress.compress;  
  
import java.io.ByteArrayInputStream;  
import java.io.ByteArrayOutputStream;  
import java.io.File;  
import java.io.FileInputStream;  
import java.io.FileOutputStream;  
import java.io.InputStream;  
import java.io.OutputStream;  
  
import org.apache.commons.compress.compressors.bzip2.BZip2CompressorInputStream;  
import org.apache.commons.compress.compressors.bzip2.BZip2CompressorOutputStream;  
  
/** 
 * BZip2工具 
 *  
 * @author  <a href="mailto:[email protected]">梁栋</a> 
 * @since 1.0 
 */  
public abstract class BZip2Utils {  
  
    public static final int BUFFER = 1024;  
    public static final CharSequence EXT = ".bz2";  
  
    /** 
     * 数据压缩 
     *  
     * @param data 
     * @return 
     * @throws Exception 
     */  
    public static byte[] compress(byte[] data) throws Exception {  
        ByteArrayInputStream bais = new ByteArrayInputStream(data);  
        ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();  
  
        // 压缩  
        compress(bais, baos);  
  
        byte[] output = baos.toByteArray();  
  
        baos.flush();  
        baos.close();  
  
        bais.close();  
  
        return output;  
    }  
  
    /** 
     * 文件压缩 
     *  
     * @param file 
     * @throws Exception 
     */  
    public static void compress(File file) throws Exception {  
        compress(file, true);  
    }  
  
    /** 
     * 文件压缩 
     *  
     * @param file 
     * @param delete 
     *            是否删除原始文件 
     * @throws Exception 
     */  
    public static void compress(File file, boolean delete) throws Exception {  
        FileInputStream fis = new FileInputStream(file);  
        FileOutputStream fos = new FileOutputStream(file.getPath() + EXT);  
  
        compress(fis, fos);  
  
        fis.close();  
        fos.flush();  
        fos.close();  
  
        if (delete) {  
            file.delete();  
        }  
    }  
  
    /** 
     * 数据压缩 
     *  
     * @param is 
     * @param os 
     * @throws Exception 
     */  
    public static void compress(InputStream is, OutputStream os)  
            throws Exception {  
  
        BZip2CompressorOutputStream gos = new BZip2CompressorOutputStream(os);  
  
        int count;  
        byte data[] = new byte[BUFFER];  
        while ((count = is.read(data, 0, BUFFER)) != -1) {  
            gos.write(data, 0, count);  
        }  
  
        gos.finish();  
  
        gos.flush();  
        gos.close();  
    }  
  
    /** 
     * 文件压缩 
     *  
     * @param path 
     * @throws Exception 
     */  
    public static void compress(String path) throws Exception {  
        compress(path, true);  
    }  
  
    /** 
     * 文件压缩 
     *  
     * @param path 
     * @param delete 
     *            是否删除原始文件 
     * @throws Exception 
     */  
    public static void compress(String path, boolean delete) throws Exception {  
        File file = new File(path);  
        compress(file, delete);  
    }  
  
    /** 
     * 数据解压缩 
     *  
     * @param data 
     * @return 
     * @throws Exception 
     */  
    public static byte[] decompress(byte[] data) throws Exception {  
        ByteArrayInputStream bais = new ByteArrayInputStream(data);  
        ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();  
  
        // 解压缩  
  
        decompress(bais, baos);  
  
        data = baos.toByteArray();  
  
        baos.flush();  
        baos.close();  
  
        bais.close();  
  
        return data;  
    }  
  
    /** 
     * 文件解压缩 
     *  
     * @param file 
     * @throws Exception 
     */  
    public static void decompress(File file) throws Exception {  
        decompress(file, true);  
    }  
  
    /** 
     * 文件解压缩 
     *  
     * @param file 
     * @param delete 
     *            是否删除原始文件 
     * @throws Exception 
     */  
    public static void decompress(File file, boolean delete) throws Exception {  
        FileInputStream fis = new FileInputStream(file);  
        FileOutputStream fos = new FileOutputStream(file.getPath().replace(EXT,  
                ""));  
        decompress(fis, fos);  
        fis.close();  
        fos.flush();  
        fos.close();  
  
        if (delete) {  
            file.delete();  
        }  
    }  
  
    /** 
     * 数据解压缩 
     *  
     * @param is 
     * @param os 
     * @throws Exception 
     */  
    public static void decompress(InputStream is, OutputStream os)  
            throws Exception {  
  
        BZip2CompressorInputStream gis = new BZip2CompressorInputStream(is);  
  
        int count;  
        byte data[] = new byte[BUFFER];  
        while ((count = gis.read(data, 0, BUFFER)) != -1) {  
            os.write(data, 0, count);  
        }  
  
        gis.close();  
    }  
  
    /** 
     * 文件解压缩 
     *  
     * @param path 
     * @throws Exception 
     */  
    public static void decompress(String path) throws Exception {  
        decompress(path, true);  
    }  
  
    /** 
     * 文件解压缩 
     *  
     * @param path 
     * @param delete 
     *            是否删除原始文件 
     * @throws Exception 
     */  
    public static void decompress(String path, boolean delete) throws Exception {  
        File file = new File(path);  
        decompress(file, delete);  
    }  
  
}  

对应再来个测试用例，测试用例如下所示：

Java代码 
/** 
 * 2010-4-13 
 */  
package org.zlex.commons.compress.compress;  
  
import static org.junit.Assert.assertEquals;  
  
import java.io.DataInputStream;  
import java.io.File;  
import java.io.FileInputStream;  
import java.io.FileOutputStream;  
  
import org.junit.Test;  
  
/** 
 * BZip2 
 *  
 * @author <a href="mailto:[email protected]">梁栋</a> 
 * @since 1.0 
 */  
public class BZip2UtilsTest {  
  
    private String inputStr = "[email protected],[email protected],[email protected],[email protected],[email protected],[email protected],[email protected],[email protected],[email protected],[email protected],[email protected],[email protected],[email protected],[email protected],[email protected],[email protected],[email protected],[email protected],[email protected],[email protected],[email protected],[email protected],[email protected],[email protected],[email protected],[email protected],zlex.snowol[email protected],[email protected],[email protected],[email protected]";  
  
    @Test  
    public final void testDataCompress() throws Exception {  
  
        byte[] input = inputStr.getBytes();  
        System.err.println("原文:\t" + inputStr);  
        System.err.println("长度:\t" + input.length);  
  
        byte[] data = BZip2Utils.compress(input);  
        System.err.println("压缩后:\t");  
        System.err.println("长度:\t" + data.length);  
  
        byte[] output = BZip2Utils.decompress(data);  
        String outputStr = new String(output);  
        System.err.println("解压缩后:\t" + outputStr);  
        System.err.println("长度:\t" + output.length);  
  
        assertEquals(inputStr, outputStr);  
  
    }  
  
    @Test  
    public final void testFileCompress() throws Exception {  
  
        FileOutputStream fos = new FileOutputStream("d:/f.txt");  
  
        fos.write(inputStr.getBytes());  
        fos.flush();  
        fos.close();  
  
        BZip2Utils.compress("d:/f.txt");  
  
        BZip2Utils.decompress("d:/f.txt.bz2");  
  
        File file = new File("d:/f.txt");  
  
        FileInputStream fis = new FileInputStream(file);  
  
        DataInputStream dis = new DataInputStream(fis);  
  
        byte[] data = new byte[(int) file.length()];  
        dis.readFully(data);  
  
        fis.close();  
  
        String outputStr = new String(data);  
        assertEquals(inputStr, outputStr);  
    }  
}  

虽然，两种算法在代码实现上几乎没有什么差别，但在压缩上想要看到效果，还真让我费了点事！
控制台输出如下所示：

引用

529字节-->76字节！
GZIP本身不需要太长的内容，经过压缩就能体现出压缩效果，而BZip2则需要压缩很长的内容时，才能体现其压缩效果，这说明BZip2更适合大数据压缩？！

Commons Compress不仅支持BZip2算法实现，同时也支持GZip算法实现。对于GZip算法实现，与Java原生实现基本上没有什么差别。其源代码分析，仅仅是做了简单的包装。
不过有必要提及的一点是，Commons Compress为压缩（GZip和BZip2）构建了压缩算法工厂类 CompressorStreamFactory 。通过这个类可以方便的构建GZip和BZip2的输入输出流，关键字分别为“gz”和“bzip2”。
GZip

Java代码 
// GzipCompressorInputStream        
CompressorInputStream gzipIn = new CompressorStreamFactory()  
        .createCompressorInputStream("gz", is);  
  
// GzipCompressorOutputStream  
CompressorOutputStream gzipOut = new CompressorStreamFactory()  
        .createCompressorOutputStream("gz", os);  

BZip2

Java代码 
// BZip2CompressorInputStream  
CompressorInputStream bzip2In = new CompressorStreamFactory()  
        .createCompressorInputStream("bzip2", is);  
  
// BZip2CompressorOutputStream  
CompressorOutputStream bzip2Out = new CompressorStreamFactory()  
        .createCompressorOutputStream("bzip2", os);  

GZip和BZip2在算法实现步骤上基本上没有什么差别，如果有必要统一，可按上述代码实现！

BZip2Utils.rar (1.8 KB)
下载次数: 374

本文链接：https://blog.csdn.net/moakun/article/details/80639402

原作者删帖不实内容删帖广告或垃圾文章投诉

智能推荐

高精度系列汇总（大数加、减、乘、除）_Brightess的博客-程序员宅基地

AcWing 791. 高精度加法(高精度+高精度)给定两个正整数，计算它们的和。输入格式共两行，每行包含一个整数。输出格式共一行，包含所求的和。数据范围1≤整数长度≤100000输入样例：1223输出样例：35#include<iostream>#include<string>#include<vector>using namespace std;vector<int> add(vector<int>&

Java依据文件头获取文件类型_java 文件流返回如何用请求头获取文件格式_buster2014的博客-程序员宅基地

http://blog.csdn.net/diquren/article/details/49763781java根据文件头获取文件类型文件头是位于文件开头的一段承担一定任务的数据，一般都在开头的部分。头文件作为一种包含功能函数、数据接口声明的载体文件，用于保存程序的声明(declaration)，而定义文件用于保存程序的实现 (implementation)。_java 文件流返回如何用请求头获取文件格式

Vue.js 踩坑记 (二)_lee576的博客-程序员宅基地

上次用npm命令安装时发现下载速度特别慢，后来找到原因，原来npm是国外的网络，国内淘宝提供了一个镜像，叫cnpm，速度要快很多首先安装它 npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org然后我们使用Vue.js 开发项目还需要安装一个 vue cli，这是vue 项目的模板框架。这个时候就可以用 cnpm 来安装了，速度...

linux脚本交互输入,Shell 交互输入自动化_Sourav Goswami的博客-程序员宅基地

Shell 交互输入自动化，我们知道命令可以接受命令行参数。Linux也支持很多交互式应用程序，如passwd和ssh。我们可以创建自己的交互式shell脚本。对于普通用户而言，相较于记忆命令行参数及其正确的顺序，同一系列提示信息打交道要更容易。例如，一个备份用户工作成果的脚本看起来应该像这样：如果你需要返回到同一交互式应用，实现交互式应用自动化能够节省大量的时间；如果你正在开发此类应用，这也可以..._linux 交互式程序入参 <

python生日祝福短信_python自动发送生日祝福邮件-程序员宅基地

最近刚开学，班里的事也挺多，大多都涉及到excel的使用。本来我excel用得不是很熟，很多高级的操作都不会。比如给两列的交赋值等。在网上搜了下，发现这些操作的实现都涉及到excel内部的一些命令，而不是简单的鼠标操作。Oh NO！这一套规范又不知得学到什么时候了。所以，一直在想有没有别办法。记得python能操作excel，似乎可以用python写个脚本啥的。正好，昨天用excel查信息时，发现..._python+execl 发送生日祝福邮件

HADOOP添加第三方jar依赖_hadoop jar 运行mapreduce指定第三方依赖jar_没有格子衬衫的程序员的博客-程序员宅基地

每次运行hadoop jar命令时，会重新设置HADOOP_CLASS这个环境变量，并将这个变量的值赋给CLASSPATH，所以，只能通过设置HADOOP_CLASS这个环境变量来添加第三方的依赖，而设置CLASSPATH并不会生效。在MR任务在提交阶段和task运行阶段，主要会遇见两类依赖问题：依赖找不到和依赖冲突。提交阶段：1. 依赖找不到通常两种解决方案将第三方j..._hadoop jar 运行mapreduce指定第三方依赖jar

随便推点

K-Means聚类算法原理及其优化_大数据分析聚类优化_AI路上的小白的博客-程序员宅基地

K-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单，聚类效果也不错，因此应用很广泛。K-Means算法有大量的变体，本文就从最传统的K-Means算法讲起，在其基础上讲述K-Means的优化变体方法。包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的优化Mini Batch K-Means算法。1. K-Means原理初探K-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间_大数据分析聚类优化