# Java Kryo: 一个高效的对象序列化框架
## 介绍
在Java开发中，对象的序列化和反序列化是常见的操作。对象序列化是将对象转化为字节流的过程，而反序列化则是将字节流转化为对象的过程。这一过程在分布式系统和缓存等场景中非常重要。
Java提供了标准的序列化和反序列化机制，通过实现Serializable接口，对象可以被Java IO库序列化和反序列化。然而，Java标准序列化机制
原创
2023-08-05 19:09:22
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本文通过为一个虚构的公司设计的局域网应用实例——Spark Intranet Sample App（如图1），介绍了Flex 4 beata和Flash Builder 4 beta中新的一些特性。本文内容适合于有Flex 2或Flex 3知识，最好还对Flex 4 beta框架有一些基本接触的开发者。通过具体应用理解Flex 4与其更早版本之间差异，是一个好办法。本文主要介绍Flas
文章目录上1.前言2.什么是状态？2.1.首先看看状态的定义2.2.状态的常见案例3.什么是全局一致性快照？4.为什么需要全局一致性快照？5.常见分布式应用中的全局一致性快照包含哪些内容？6.分布式应用实现全局一致性快照的方案？6.1.同步实现方式6.2.异步实现方式中1.前言2.名词解释3.分布式应用全局一致性快照要记录的状态内容4.Process 状态记录的内容5.Channel 状态记录的
# 使用Kryo适配Java新增字段的实现指南
在Java开发中，序列化和反序列化是常见的操作，尤其是在需要将对象状态保存到文件或网络传输时。Kryo是一个快速、高效的Java序列化框架。本文将指导你如何使用Kryo适配新增字段，同时确保旧数据能够顺利反序列化。以下是整个过程的步骤概述：
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
在使用 Spark 和 Spark Streaming 时，当我们将应用部署在集群上时，可能会碰到运行慢、占用过多资源、不稳定等问题，这时需要做一些优化才能达到最好的性能。有时候一个简单的优化可以起到化腐朽为神奇的作用，使得程序能够更加有效率，也更加节省资源。本文我们就来介绍一些能够提高应用性能的参数和配置。另外需要指出的是，优化本身是一个具体性很强的事情，不同的应用及落地场景会有不同的优化方式，
1. Spark Core的核心功能 (1)SparkContext: 通常而言，DriverApplication 的执行与输出都是通过SparkContext完成的，在正式提交Application 之前，首先需要初始化SparkContext。SparkContext隐藏了网络通信、分布式部署、消息通信、存储能力、计算能力、缓存、测量系统、文件服务、web服务等内容。应用程序的开发者只需
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2024-01-05 23:50:18
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## Spark序列化Kryo的实现流程
在Spark中，Kryo是一种高效的序列化库，可以用来替代默认的Java序列化来提高性能。本文将介绍如何在Spark中实现Kryo序列化，并给出相应的代码示例和解释。
### 实现流程
下面是实现Spark序列化Kryo的基本流程及各个步骤的具体操作。可以用表格展示如下：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. | 添
原创
2023-11-03 07:29:54
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# Spark与Kryo序列化：加速大数据处理的驱动力
在大数据处理领域，Apache Spark作为一种快速且通用的集群计算框架，凭借其高效的计算能力和丰富的扩展性，赢得了广泛的应用。然而，数据的序列化与反序列化在数据传输和存储过程中占据着重要角色。本文将围绕Spark的Kryo序列化机制展开，并提供相关代码示例，帮助读者更深入地理解这一技术。
## 什么是序列化？
在计算机科学中，序列化
原创
2024-09-23 07:09:36
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Kruskal算法Kruskal算法是一种构造最小生成树的简单算法，其中的思想比较简单。基本思想 设G=(V,E)是一个网络，其中|V|=n。Kruskal算法构造最小生成树的过程是：初始时取包含G中所有n个顶点但没有任何边的孤立点子图T=(V,{})，T里的每个顶点自成一个连通分量。下面将通过不断扩充T的方式构造G的最小生成树。将边集E中的边按权值递增的顺序排序，在构造中的每一步顺序地检查这个边
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2024-01-04 05:46:11
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## Spark 如何证明 Kryo 生效
在 Apache Spark 中，Kryo 是一种高效的序列化框架，常用于在 Spark 集群节点之间交换数据。Kryo 序列化的优势在于快速和节省空间，这对于处理大规模数据集是非常重要的。但如何证明 Kryo 在 Spark 中有效地进行了序列化呢？本文将通过一个具体的示例来展示如何在 Spark 应用中启用 Kryo 序列化并验证其效果。
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原创
2024-09-11 05:21:05
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Spark 2.0.2, double[], 使用Kyro序列化加速，和手动注册类名Kyro通常比
原创
2022-11-02 09:53:14
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spark常用调优参数常用参数最佳实践 常用参数spark.default.parallelism参数说明：该参数用于设置每个stage的默认task数量。这个参数极为重要，如果不设置可能会直接影响你的Spark作业性能。参数调优建议：Spark作业的默认task数量为500~1000个较为合适。很多同学常犯的一个错误就是不去设置这个参数，那么此时就会导致Spark自己根据底层HDFS的bloc
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2023-06-19 10:33:32
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型号：骁龙835（代号为MSM8998）制程工艺：10nmFinFETCPU架构：Kryo280八核GPU型号：Andreno540支持内存：LPDDR4X内存（支持8GB）基带：LTEX16基带（支持Cat.16载波聚合，理论下载峰值高达1Gbps，上传则能达到150Mbps）出货时间：2017第一季度代表机型：三星 Galaxy S8 型号：骁龙821制程工艺：14纳米CPU架构：K
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2023-07-17 23:41:43
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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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有时候我们需要将Java对象实例存入Redis，常用方法有两种： 1. 将对象序列化成字符串后存入Redis； 2. 将对象序列化成byte数组后存入Redis；有关这两种存储方式的性能对比，会在下一章通过实战验证，本章先来看一下如何将对象序列化成byte数组后存入Redis
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原创
2022-06-03 09:01:05
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此系列文章将会描述Java框架Spring Boot、服务治理框架Dubbo、应用容器引擎Docker，及使用Spring Boot集成Dubbo、Mybatis等开源框架，其中穿插着Spring Boot中日志切面等技术的实现，然后通过gitlab-CI以持续集成为Docker镜像。 本文为Dubbo协议、线程模型及协议编码过程源码本系列文章中所使用的框架版本为Spring Boot 2.
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2024-06-26 06:11:35
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《Flink 详解》系列（已完结），共包含以下 【大数据】Flink 详解（一）：基础篇（架构、并行度、算子）【大数据】Flink 详解（二）：核心篇 Ⅰ（窗口、WaterMark）【大数据】Flink 详解（三）：核心篇 Ⅱ（状态 State）【大数据】Flink 详解（四）：核心篇 Ⅲ（Checkpoint、Savepoint、Exactly-Once）【大数据】Flink 详解（五）：核心篇
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2024-08-06 13:00:51
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参考链接：https://www.dianyuan.com/eestar/article-1424.htmlRK3328处理器采用了64位A53架构四核处理器，主频为1.5GHz，GPU则采用了Mali-450MP2，支持安卓8.1以及Linux OS系统，能够支持4K60帧视频解码、最新4K超高清（UHD Premium）、HDR10/HLG等国际标准。支持USB3.0以及千兆以太网数据传输。定
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2023-08-21 10:28:34
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我们可以看到，Dubbo 是一种相对优秀的实现方式。虽然，在最新版本的 Dubbo 项目中，dubbo-serialize 模块已经去除了 Dubbo 序列化的实现，猜测因为引入 Kryo 和 FST ，相比来说更优秀。++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++Dubbo的序列化
原创
2021-11-28 16:27:14
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在2018骁龙峰会上，美国高通公司正式发布了新一代的旗舰芯片——骁龙855。作为骁龙845的升级版，骁龙855采用7nm工艺制程，搭载骁龙X50 5G调制解调器，是高通首款支持5G功能移动平台。骁龙855展示了高通在变革移动行业和丰富用户体验方面所发挥的重要作用，对于高通来说有着巨大的意义。正所谓几家欢喜几家愁，骁龙855的发布也把众多手机芯片厂商置于非常被动的位置。英特尔和联发科将成为最受伤的芯
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2024-01-29 05:03:53
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