# 实现Spark DataFrame序列化的步骤
## 简介
在Spark中，DataFrame是一个非常重要的数据结构，它可以帮助我们处理大规模的数据。在实际开发中，有时候我们需要将DataFrame序列化，以便在不同的环境中传输和存储。本文将介绍如何实现Spark DataFrame的序列化。
## 整体流程
首先我们来看一下实现Spark DataFrame序列化的整体流程，可以简单用
原创
2024-06-29 06:05:04
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（前言）什么是序列化？序列化听起来很神秘,其实很简单.例如你有一个对象A,带有属性A1,A2,并且带有方法C1,C2. 在某些时候,可能希望保存这个对象.例如存成文件,或者传输到其他地方去.然后在需要时候可以随时恢复这个对象,那该怎么办呢.实际可以看到,只需要把A1和A2的值保存下来,恢复的时候新建一个A对象,然后对A1和A2赋值.这样就能得到和原来的A一样的对象了.这个过程就是序列化
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2023-12-26 20:26:55
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序列化：把数据加工成特定的格式 反序列化：把特定格式的数据解析成对象Avro提供了两种序列化和反序列化的方式：一种是通过Schema文件来生成代码的方式，一种是不生成代码的通用方式，这两种方式都需要构建Schema文件。 Avro在序列化时可以通过指定编码器，将数据序列化成标准的JSON格式，也可以序列化成二进制格式。 Avro支持两种序列化编码方式：二进制编码和JSON编码，使用二进制编码会高效
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2023-11-27 20:56:32
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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
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2023-11-03 13:40:18
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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
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2024-01-22 00:25:48
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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
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2023-12-21 12:13:00
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我们把对象(变量)从内存中变成可存储的过程称之为序列化，比如XML，在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，
marshalling，flattening等等，都是一个意思。
序列化后，就可以把序列化后的内容写入磁盘，或者通过网络传输到其他服务器上，
反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling
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2023-09-16 20:44:37
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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
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2024-08-11 10:56:55
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一、理解Serializable接口是启用其序列化功能的接口。实现java.io.Serializable 接口的类是可序列化的。没有实现此接口的类将不能使它们的任意状态被序列化或逆序列化。序列化：把对象转化为字节序列的过程称之为对象的序列化反序列化：反之，称之为反序列化Java Serialize序列化机制缺点： 序列化数据结果比较大、传输效率比较低 不能跨语言对接
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2023-07-12 16:12:12
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Spark 的代码分为 Driver 端执行的部分和 Executor 端执行的部分，Driver 端分发任务的同时，会通过序列化传送 Executor 需要的对象，由于 Java 序列化的一些特性，初学者在使用时容易碰到一些陷阱。陷阱1: 没有序列化最常见的一个错误就是传递的类不可序列化，如下面的例子：package test;
import ...
/**
* Created by Perf
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2024-08-14 16:04:44
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spark序列化方式分布式的程序存在着网络传输，无论是数据还是程序本身的序列化都是必不可少的。spark自身提供两种序列化方式：java序列化：这是spark默认的序列化方式，使用java的ObjectOutputStream框架，只要是实现了java.io.Serializable接口的类都可以，这种方式虽然通用但是性能差，占用的空间也比较大kryo序列化：相比于java序列化，kryo更高效且
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2024-05-14 19:39:02
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SparkConf.set("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer");还可以进一步优化，优化这个序列化格式默认情况下，Spark内部是使用Java的序列化机制，ObjectOutputStream/ObjectInputStream,对象输入输出流机制，来进行序列化 这种默认序列化机制的好处在于，处理
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2024-01-08 17:40:16
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挑战1:数据分区分散在多个计算机系统中。挑战2:spark处理的数据量大。spark不仅要考虑本地主机的io开销，还要考虑数据在主机之间的传输开销。寻址方式也要改变。1、序列化序列化是将对象转换为字节流，本质上可以理解为将链表存储的非连续空间的数据存储转化为连续空间存储的数组中。 这样就可以将数据进行流式传输或者块存储。 相反，反序列化就是将字节流转化为对象。序列化的目的是：不同节点间进行通信，数
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2024-01-19 23:33:59
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前言：object Operator_Action {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("test").setMaster("local[2]")
val sc = SparkContext.getOrCreate(conf)
val rdd =
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2024-01-11 12:20:09
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本文主要从以下三个方面解释Spark 应用中序列化问题 。 1、Java序列化含义。 2、Spark代码为什么需要序列化。 3、如何解决Spark序列化问题。 1、Java序列化含义。Spark是基于JVM运行的进行，其序列化必然遵守Java的序列化规则。序列化就是指将一个对象转化为二进制的byte流（注意，不是bit流），然后以文件的方式进行保存或通过网络传输
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2023-10-17 23:21:21
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目录spark的序列化关于序列化的原理Kyro序列化（建议使用）总结 spark的序列化进行 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, 数据是需要序列化的. 发现Task not serializable，那么怎么回事呢？接下来有两种方法 第一种方法：可以把属性的值存入到一个局部变量，然后传
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2024-01-29 00:37:46
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springboot配置redis的时候我们需要配置序列化，不加默认是用jdk的JdkSerializationRedisSerializer，在redis存入的是乱码。所以我们一般的配置是用Jackson2JsonRedisSerializer，自动为String类型的键和值添加双引号，并且支持int类型/**
* 设置连接池属性
*/
public JedisPoo
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2023-05-25 11:05:22
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# Spark Task 序列化：新手指南
在大数据处理的领域，Apache Spark 是一个非常流行且强大的框架。了解 Spark 如何序列化任务对于新手来说是至关重要的，尤其是当你处理复杂的数据并希望在集群上高效分发工作时。本文将详细介绍如何实现 Spark 任务的序列化，并提供具体的代码示例和解释。
## 流程概述
在实现 Spark 任务序列化的过程中，我们需要经历以下步骤。下面的
最近公司在做一个电商推荐系统项目,其中涉及到一个评分转换功能,就是将用户在电商网站的行为转换为对应的评分数据,然后使用spark mllib中提供的方法使用在做评分转换的过程中,遇到的序列化问题,今天就好好整理了一下spark中序列化问题.spark版本:2.1.0 配置如下:<dependency>
<groupId>org.apache.spark</gr
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2023-07-17 14:13:00
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