目录一、RDD的概述1.1 什么是RDD？1.2 RDD的属性1.3 WordCount粗图解RDD二、RDD的创建方式2.1 通过读取文件生成的2.2 通过并行化的方式创建RDD2.3 其他方式三、RDD编程API3.1 Transformation3.2 Action3.3 Spark WordCount代码编写3.4 WordCount执行过程图四、RDD的宽依赖和窄依赖4.1 RDD依赖关
参考文章：Spark序列化spark之kryo 序列化Spark序列化入门1. 什么是序列化和序列化?序列化是什么序列化的作用就是可以将对象的内容变成二进制, 存入文件中保存反序列化指的是将保存下来的二进制对象数据恢复成对象序列化对对象的要求对象必须实现 Serializable 接口对象中的所有属性必须都要可以被序列化, 如果出现无法被序列化的属性, 则序列化失败限制对象被序列化后, 生成的二进
似乎我无法序列化名为"ban"的类：class Ban implements Serializable{
/**
*
*/
transient Date start;
transient Date end;
String explination;
String from;
public Ban(Date s, Date e, String ex, String f){
start = s;
end
# 如何实现Java不可序列化数据类型
作为一名经验丰富的开发者，我将向你解释如何实现Java中的不可序列化数据类型。首先，让我们看一下整个过程的流程：
```mermaid
erDiagram
数据类型 ||--o 不可序列化 : 包含
```
接下来，我们将详细介绍每个步骤以及需要做什么：
## 步骤一：创建不可序列化数据类型类
首先，我们需要创建一个类来表示不可序列化的数据
解决问题现有的数据交换格式（XML）的解析性能差需要编写大量的代码来解析数据数据兼容性问题同类技术自定义数据编码这种方式很简单且很灵活，但要求编写一次性的编码和解析代码，并且解析需要消耗一些运行时间，这个最好用于编码非常简单的数据。 Java SerializationJava语言的默认实现方式，只需要实现一个序列化标记接口Serializable即可，但是序列化在实际使用过程中会遇到长期开销大的
/*********************************************************** 版权声明：文 件 名： cstandardserialize.cpp 创 建 人： 创建日期： 说 明： 用来序列化通用的数据类型 版 本 号： 修改记录： 防止内存越界 *********************
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2021-07-31 10:13:36
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/*********************************************************** 版权声明：文 件 名： cstandardserialize.cpp 创 建 人： ...
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2013-10-23 14:01:00
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Private Sub Command1_Click()
原创
2021-07-02 14:03:47
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kryo序列化原理用过dubbo的开发人员，在选取序列化时都会根据“经验”来选kryo为序列化，其原因是序列化协议非常高效，超过java原生序列化协议、hessian2协议，那kryo为什么高效呢？序列化协议，所谓的高效，通常应该从两方面考虑：序列化后的二进制序列大小。（核心）序列化、反序列化的速率。本节将重点探讨，kryo在减少序列化化二进制流上做的努力。序列化：将各种数据类型（基本类型、包装类
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2021-06-06 14:51:11
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本文介绍Python序列化和反序列化。序列化和反序列化的概念把对象转换为字节序列的过程称为对象的序列化；反之，把字节序列恢复为对象的过程称为对象的反序列化。 序列化后可以转换为二进制，xml， json等。对象的序列化主要用途有2个：1、 把对象的字节序列永久的保存在硬盘上，通常保存在一个文件中很多的应用中，需要对一些对象进行序列化，让他们离开内存空间，入住物理硬盘，以便长期的保存。比如最常见的是
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2023-08-21 19:21:10
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当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件，以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候，Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制，通常情况下，这种序列化机制是很低效的，Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制，序列化的速度比java更快，但是使用Kyro时要注意，Kyro目前还是有些bug。Spark默认是使用
# Redis Hash数据类型的序列化及数据类型转换
在Redis中，Hash是一种将多个键值对存储在一个键下的数据结构，类似于其他编程语言中的字典或关联数组。Redis中的Hash数据类型非常适合用于存储、获取和更新对象或实体的属性。在实际应用中，我们经常需要将Hash数据类型序列化为字符串，并在需要时进行反序列化和数据类型转换。本文将介绍如何在Redis中进行Hash数据类型的序列化、反序
Java一些问题总结##1. 包装类的享元模式 顾名思义：共享元对象。如果在一个系统中存在多个相同的对象，那么只需要共享一份对象的拷贝，而不必为每一次使用创建新的对象。测试：
String num="abs";
String num1="acd";
String num2=new String(" 67 89 we asffds ert ");
//打印 logger debug
S
序列化是干什么用的?本质上讲,就是数据保存到虚拟机之外,然后又被读到虚拟机内.如果仅仅是保存,不关心能读进jvm的话,就不关心序列化问题了.正是因为需要被读进jvm,所以。 h...
原创
2023-03-28 07:03:04
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hadoop基本数据类型：java hadoop hadoop解释 byte ByteWritable 单字节数值
原创
2022-10-31 13:33:24
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1 RDD 中函数的传递为什么要进行序列化操作？ 因为类的对象是在driver端创建，而对象的方法是在executor上执行，一般情况它们不在同一个节点上，因此需要把driver端的对象序列化到executor端，否则程序会报错。 进行 Spark 进行编程的时候, 初始化工作是在 driver端完成的, 而实际的运行程序是在executor端进行的. 所以就涉及到了进程间的通讯, 数据是需要序列
一、spark的序列化1.1、官网解释http://spark.apache.org/docs/2.1.1/tuning.html#data-serialization序列化在任何分布式应用程序的性能中起着重要作用。将对象序列化或消耗大量字节的速度慢的格式将大大减慢计算速度。通常，这将是您应该优化Spark应用程序的第一件事。Spark旨在在便利性（允许您使用操作中的任何Java类型）和性能之间取
Spark 2.x管理与开发-Spark Streaming-性能优化（三）使用高性能序列化类库1.数据序列化概述数据序列化就是将对象或者数据结构转换成特定的格式，使其可以在网络中传输，或者可以存在内存或文件中。反序列化则是相反的操作，将对象从序列化的数据中还原出来。数据序列化后的数据格式，可以是二进制，可以是xml，也可以是JSON等任何形式。对象，数据序列化的重点在于数据的交换和传输。在任何分
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2023-08-11 16:55:34
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1 数据序列化在任何分布式的系统，序列化很重要，如果使用的序列化技术在执行序列化的时候很慢，或者序列化后数据还是很大，那么会导致分布式程序性能下降很多。所以 Spark 性能优化的第一步，就是进行序列化的性能优化；Spark 默认会在一些地方对数据进行序列化，比如 shuffle。此外，如果用户的算子函数使用了外部的数据（比如 java 内置类型或者自定义类型），那么也需要对其序列化；Spark
前言这几年一直在it行业里摸爬滚打，一路走来，不少总结了一些python行业里的高频面试，看到大部分初入行的新鲜血液，还在为各样的面试题答案或收录有各种困难问题于是乎，我自己开发了一款面试宝典，希望能帮到大家，也希望有更多的Python新人真正加入从事到这个行业里，让python火不只是停留在广告上。Flask-RestfulFlask-RESTful 是一个可以简化 APIs 的构建的 Flas
