CAB到TAR.LZO (TLZO)转换器

在线免费转换您的cab文件为tar.lzo文件

放置文件在这里. 1 GB 最大文件大小 或者 注册
Facebook Amazon Microsoft Tesla Nestle Walmart L'Oreal

如何转换CAB到TAR.LZO

1

从计算机,Google Drive,Dropbox,URL或在页面上拖拽选择文件.

2

选择tar.lzo或任何其他你需要的格式作为结果(支持超过200种格式)

3

让文件进行转换随后你可以下载你的tar.lzo文件

关于格式

CAB(Cabinet)是由微软开发的压缩归档格式,旨在实现高效的软件分发和 Windows 组件打包。该格式约于 1996 年推出,CAB 文件用作 Windows Installer 安装包(.msi)、Windows 系统更新、驱动分发和 ActiveX 组件下载的容器格式。该格式支持三种压缩算法 — MSZIP(微软的 Deflate 实现)、Quantum(统计压缩)和 LZX(一种针对可执行文件优化的 LZ77 变体结合霍夫曼编码)— 其中 LZX 通常能达到最高压缩率。CAB 归档将文件组织到文件夹(压缩单元)中,同一文件夹内的文件作为连续数据流进行压缩以提升压缩率,归档还可以跨多卷分布以便在容量受限的介质上分发。CAB 的一大优势是深度融入 Windows 生态系统 — 从操作系统安装介质到驱动包和系统更新,Windows 均可在无需第三方软件的情况下原生处理 CAB 文件。LZX 压缩算法是另一项优势,在编译代码和 PE 可执行文件上能实现特别高的压缩率,这与该格式在软件分发中的主要角色完美契合。微软的 makecab 工具随每个 Windows 安装提供,CAB 解压功能也内置于 Windows 资源管理器中。该格式持续作为企业和消费者环境中 Windows 部署和更新机制的基础设施。
开发者: Microsoft
首次发布: 1996
TAR.LZO is a compound archive format pairing TAR archiving with LZO (Lempel-Ziv-Oberhumer) compression, created by Markus Oberhumer in 1996. The TAR layer bundles files with Unix metadata, and the LZO algorithm compresses the stream prioritizing decompression speed above all else. LZO is an asymmetric compressor — it sacrifices compression ratio for extremely fast decompression, operating at speeds that approach raw memory bandwidth on modern hardware. This makes TAR.LZO ideal for scenarios where archives must be extracted quickly and frequently, such as real-time backup systems and embedded device firmware images. One advantage is decompression performance — LZO extraction is several times faster than gzip and an order of magnitude faster than bzip2, critical for time-sensitive operations like boot-time filesystem initialization or rapid backup restoration. The low CPU overhead during extraction is another strength, making TAR.LZO practical on resource-constrained embedded systems and for streaming decompression without buffering. The lzop command-line tool integrates with tar via pipeline, and the format is used in the Linux kernel's initramfs, Btrfs filesystem compression, and various real-time data processing systems where extraction latency matters more than archive size.
开发者: Markus Oberhumer
首次发布: 1996