• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
      • Ajuste de Curvas
      • Calculadora de Matrices
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Negocios
      • CLV
      • Scoring
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

Rendimiento al comprimir tar con Gzip, Bzip2 y XZ

Linux

mayo 5, 2023 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

En los sistemas UNIX el formato tar se usa para almacenar múltiples archivos y carpetas en un único archivo sin compresión. Por lo que cuando se crea el archivo no se consigue ningún ahorro de espacio respecto a los originales. Siendo necesario para ello comprimir el archivo tar con un compresor. Tarea que se puede indicar desde el propio programa tar, pudiendo indicar como opción el formato de compresión que se desea usar. Cada uno de los formatos tiene sus ventajas y desventajas, unos pueden ser rápidos con una compresión aceptable mientras que otros más lentos pueden conseguir archivos más pequeños. Veamos las diferencias de rendimiento que se pueden obtener al comprimir archivos con Gzip, Bzip2 y XZ.

Compresión de archivos con tar con Gzip, Bzip2 y XZ

Cuando se desea crear un archivo tar con el programa del mismo nombre se puede indicar como opción el archivo de compresión. Así para crear un archivo tar con compresión Gzip se puede escribir en la termina un comando como el siguiente

tar -czf nombre-archivo.tar.gz /ruta/a/carpeta

Con el que se creará un archivo nombre-archivo.tar.gz con el contenido de la carpeta /ruta/a/carpeta. Las opciones -cxf indicar a tar lo siguiente

  • -c: crear un archivo
  • -z: comprimir el archivo tar con Gzip
  • -f: permite indicar el nombre del archivo

Para comprimir con otros formatos solamten se deberá cambiar la opción -z por la adecuada. En el caso de Bzip2 la opción sería -j, por los que el comando quedaría de la siguiente manera

Lanzamos el video de ScoreFlow: crea scorecards de crédito de forma ágil y sin IT
En Analytics Lane
Lanzamos el video de ScoreFlow: crea scorecards de crédito de forma ágil y sin IT

tar -cjf nombre-archivo.tar.bz2 /ruta/a/carpeta

Si lo que se desea es usar el formato de compresión XZ se deberá cambiar la opción por -J. Así el comando sería el siguiente

tar -cJf nombre-archivo.tar.bz2 /ruta/a/carpeta

Compresión del archivo tar con Gzip, Bzip2 y XZ

Para evaluar el rendimiento de compresión de estos archivos he usado un proyecto de Node, en concreto tslane que se explica en esta serie de entradas. He creado un archivo tar sin comprimir y otros tres con cada uno de los comandos que se han exiliado en la sección anterior. El tamaño de los archivos se muestra a continuación junto con el tamaño que ocupan los archivos comprimidos respecto al original:

  • tar: 190 Mb
  • Gzip: 30 Mb (15%)
  • Bzip2: 21 Mb (11%)
  • XZ: 17 Mb (8,9%)

En este caso, un proyecto Node con miles de archivos de texto, se ha conseguido compresiones entre un 15% y 8,9% dependiendo del formato. Un ahorro considerable a la hora tanto de almacenar como enviar los datos. En base al espacio ahorrado se puede ver que la mejor opción es ZX. Pero si se tiene en cuenta el tiempo de compresión puede que no sea así. El tiempo que ha tardado, en segundos, cada uno de los archivos en generarse ha sido:

  • tar: 5,853
  • Gzip: 8,991
  • Bzip2: 14,516
  • XZ: 48,503

Como se puede ver el tiempo necesario para obtener el archivo también ha crecido a medida que se ahorra espacio. Por eso puede que la mejor opción no sea XZ ya que este tarda más de cinco veces el tiempo que tarda en generarse el Gzip.

Publicidad


Conclusiones

En base a esto, ¿qué formato debería utilizar para comprimir los archivos tar? La respuesta dependerá del uso del archivo. Si el archivo se va a publicar en una web para que los descarguen cientos o miles de usuarios, usar XZ permitirá obtener los archivos más pequeños y por lo tanto ahorros en ancho de banda. Por otro lado, si solamente se desea una pequeña compresión para enviar una única vez, posiblemente Gzip sea la mejor opción. Con este formato se consigue una buena compresión casi en el mismo tiempo que se crea un tar. Bzip2 queda como una solución de compromiso, obtiene una mejor compresión que Gzip en tiempo inferior al de XZ.

Imagen de 佳尧 李 en Pixabay

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicaciones relacionadas

  • Lanzamos el video de ScoreFlow: crea scorecards de crédito de forma ágil y sin IT
  • El bestiario de los indicadores económicos absurdos: El zoo patrio
  • Las fórmulas con DNI, o cómo dividir cualquier cosa entre cualquier otra cosa puede acabar publicado en un titular serio – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 5)
  • Data Leakage en Credit Scoring: El Error que Invalida tu Modelo
  • La liga internacional, o cuando Harvard y Johns Hopkins suman peras con manzanas – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 6)
  • Los indicadores que se autocumplen, o cuando medir es modificar – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 7)
  • Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • Customer Lifetime Value: la fórmula clásica que todo analista debería dominar
  • PSI: Cómo Saber Cuándo tu Modelo de Credit Scoring se ha Degradado

Publicado en: Herramientas Etiquetado como: Linux

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)

julio 23, 2026 Por Daniel Rodríguez

PSI: Cómo Saber Cuándo tu Modelo de Credit Scoring se ha Degradado

julio 21, 2026 Por Daniel Rodríguez

Los indicadores que se autocumplen, o cuando medir es modificar – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 7)

julio 16, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • pandas Pandas: Cómo crear un DataFrame vacío y agregar datos publicado el noviembre 16, 2020 | en Python
  • Figura en la que se combinan las ventas por departamento el detalle de uno de ellos usando graficas de tarta. Crear dos gráficos de tarta para ofrecer información detallada de subcategorías en Python publicado el octubre 28, 2024 | en Python
  • La tabla de la web finalmente importada en Excel Importar tablas desde la web en Excel publicado el octubre 21, 2020 | en Herramientas
  • Justicio: La herramienta gratuita de IA para consultas legales publicado el diciembre 10, 2024 | en Reseñas
  • Evaluar similitudes entre señales: Cómo calcular la correlación cruzada con np.correlate() en NumPy publicado el enero 24, 2025 | en Ciencia de datos, Python

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.9 (11)

Pandas: Cambiar los tipos de datos en los DataFrames

Comentarios recientes

  • Daniel Rodríguez en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • Juan en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • bif en JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no
  • bif en Cómo desinstalar Oracle Database 19c en Windows
  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto