Spark的序列化
spark的序列化主要使用了hadoop的writable和java的Serializable。 說到底就是使用hadoop的writable替換了java的默認序列化實現方式。 這個有個讓人疑惑的地方是使用@transient 表示該值不會被序列化,我做個一個測試 ...
原文：5，Spark中文件格式、壓縮和序列化
Spark中文件格式 壓縮和序列化 . 文件格式 . . 行存儲： 特點：適合OLTP，寫密集的場景 或是要求所有列的查詢 text：spark直接讀入並按行切分 需要保持一行的size在合理的范圍 支持有限的schema csv：常用於日志收集，寫性能比讀性能好，缺點是文件規范不夠標准 例如分隔符 轉義符 引號 ，對嵌套類型支持不足等 json：通常被當做一個結構體，需要注意key的數目 容易O ...
2021-09-07 23:53 0 165 推薦指數：
相關推薦
Spark 序列化問題
在Spark應用開發中，很容易出現如下報錯： org.apache.spark.SparkException: Task not serializable at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.ensureSerializable ...
在Spark中使用Kryo序列化
spark序列化 對於優化<網絡性能>極為重要，將RDD以序列化格式來保存減少內存占用. spark.serializer=org.apache.spark.serializer.JavaSerialization Spark默認 使用Java自帶 ...
【Spark調優】Kryo序列化
【Java序列化與反序列化】 Java序列化是指把Java對象轉換為字節序列的過程；而Java反序列化是指把字節序列恢復為Java對象的過程。序列化使用場景：1.數據的持久化，通過序列化可以把數據永久地保存到硬盤上（通常存放在文件里）。2.遠程通信，即在網絡上傳送對象的字節序列。 這篇文章寫 ...
Spark優化之三：Kryo序列化
Spark默認采用Java的序列化器，這里建議采用Kryo序列化提高性能。實測性能最高甚至提高一倍。 Spark之所以不默認使用Kryo序列化，可能的原因是需要對類進行注冊。 Java程序中注冊很簡單： SparkConf conf = new SparkConf ...
[spark] 序列化錯誤 object not serializable
在spark 1.4 jobserver 0.5 環境執行的時候,程序並沒有出錯. 在spark1.5 jobserver0.6 環境執行的時候出了上面的錯誤 所以肯定跟環境是有關系的.在spark-defaults.conf中設置serializer ...
文件和流（序列化）
可以借助另一項技術把數據保存到文件--序列化。序列化是一個基於 .NET 流的高層模型。就本質而言，序列化允許你把整個活動的對象轉換為一系列字節，並把這些字節寫入 FileStream 之類的流對象中。以后，你可以重新讀取這些字節從而重建原對象。 你的類必須符合下列 ...
文件的序列化和反序列化
工作中我們經常會用到序列化和反序列化,主要用於進行文件的讀取和保存,能夠更好的保存我們項目中所進行使用的東西: 在日常生活中我們有許多文件都是通過二進制的方式進行存儲,但是二進制的文件的制作需要首先進行序列化: 關於序列化的目的: 1、以某種存儲形式使自定義對象持久化； 2、將對象從一 ...