今天在用Streaming-Python处理一个MapReduce程序时,发现reducer失败,原因为耗费内存达到极限了!仔细查看代码时,发现有一个集合里保存着URL,而URL长度是比较长的,直接保存确实是耗费内存,于是想到用压缩存储,然后用的时候再解压,虽然处理时间增加,但是耗费内存大大降低!
具体就是使用zlib模块
import zlib raw_data = "hello,world,ooooooooooooxxxxxxxxxxx" zb_data = zlib.compress(raw_data) print "len(raw_data)=%d, len(zb_data)=%d, compression ratio=%.2f" % (len(raw_data), len(zb_data), float(len(zb_data))/len(raw_data)) # len(raw_data)=35, len(zb_data)=25, compression ratio=0.71 raw_data2 = zlib.decompress(zb_data) print raw_data2
原文地址:http://blog.csdn.net/lming_08/article/details/40915013