广播大变量，每个executor可以对应一个blockmanager里面存着变量，虽然我们减少了网络传输，减少了内存占用整体空间，但是还可以进一步减小网络传输和内存占用空间，所以我们可以用kryo序列化机制！还可以进一步优化，优化这个序列化格式。 &nbs
磁盘序列化Kryo kryo = new Kryo();// ...Output output = new Output(new FileOutputStream("file.bin"));SomeClass someObject = ...kryo.writeObject(output, someObject);output.close();// ......
原创
2023-04-26 21:00:44
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本文为《Spark大型电商项目实战》 系列文章之一，主要介绍在实际项目中使用Kryo序列化的方式进行性能优化。Kryo 序列化原因在广播大变量进行优化后，还可以进一步优化，即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这种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
# Spark序列化Kryo实现流程
## 简介
在Spark中，使用Kryo进行序列化可以提高性能，尤其是对于复杂的数据结构和大量的数据对象。本文将介绍如何在Spark中实现Kryo序列化。
## 实现流程
下面是实现"Spark序列化Kryo"的流程图：
``` mermaid
journey
title 实现"Spark序列化Kryo"
section 创建Spark
Kryo 是一个快速高效的Java对象图形序列化框架，主要特点是性能、高效和易用。该项目用来序列化对象到文件、数据库或者网络。 代码地址：https://github.com/EsotericSoftware/kryo 样例代码地址：https://gith
原创
2015-10-13 11:13:48
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# Kryo序列化和反序列化Java
在Java开发中，我们经常需要将对象转化为字节流进行传输或者存储，这个过程就是序列化。而将字节流转化为对象的过程则是反序列化。Java提供了自带的序列化和反序列化机制，即通过实现Serializable接口来实现。然而，使用Java自带的序列化机制有一些问题，比如序列化后的字节流过大，序列化和反序列化的速度慢等。为了解决这些问题，我们可以使用Kryo来进行序
## 如何实现“kryo 序列化java对象”
### 1. 流程图
```mermaid
erDiagram
Developer --> Newbie: 传授kryo序列化知识
Newbie --> Kryo: 使用kryo库
```
### 2. 实现步骤
下面是实现“kryo 序列化java对象”的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1
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
spark 序列化 序列化方法和属性 Kryo序列化框架
原创
2022-12-28 15:32:58
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建议看本文前先看看另外一篇文章Java序列化和反序列化介绍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，等待被反序列化读取出来。序列化常被用于数据存取和通信过程中。对于java应用实现序列化一般方法：class实现序列化操作是让class 实现Serializable接口，但实现该接口不保证该class一定可以序列化，因为序列化必须.
原创
2021-09-01 16:05:45
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Java序列化与反序列化是什么？为什么需要序列化与反序列化？如何实现Java序列化与反序列化？ Java序列化是指把Java对象转换为字节序列的过程；而Java反序列化是指把字节序列恢复为Java对象的过程。为什么需要使用到序列化，两个不同的进程需要远程通信；可以相互发送各种类型的数据，包括文本、图片、音频、视频等， 而这些数据都会以二进制序列的形式在网络上传送。那么当两个Java进程进
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2023-08-22 08:07:29
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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
Spark默认使用Java的序列化和反序列化机制，即使用Java的ObjectOutputStream框架，支持所有继承于java.io.Serializable对象的序列化。但在Java序列化时，并没有对序列化的byte做任何处理，序列化的元素也太多了：包括开发、类描述、字段值、类的版本、元数据、字段描述和字段值等信息，造成Java序列化速度慢，序列化后
序列化类中的自定义字段设置1.针对具有choices属性的字段的用法这类型字段格式都是一个字典类型，数据库中存储key，给客户端显示的是对应的value，但是正常的数据库操作只能读取key，拿不到value，这个时候需要用到source方法。Note
格式为:source = 'get_提取的字段名_display'，即可显示valueclass UserInfoSerializer(serial
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2023-09-17 16:32:21
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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
Dubbo注意当启动服务时，该服务会占用本机一个端口号，故在一台电脑启动多个服务时需要在配置文件中更占用本机的端口号<!--服务占用本机的端口-当本机启动多个服务时须保持不同-->
<dubbo:protocol port=""/>
<!--dubbo的配置-->
<!--1.配置项目的名称,唯一-->
<dub
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 =
Dubbo 中的序列化
Dubbo RPC 是 Dubbo 体系中最核心的一种高性能、高吞吐量的远程调用方式，可以称之为多路复用的 TCP 长连接调用：
长连接：避免了每次调用新建 TCP 连接，提高了调用的响应速度
多路复用：单个 TCP 连接可交替传输多个请求和响应的消息，降低了连接的等待闲置时间，从而减少了同样并发数下的网络连接数，提高了系统吞吐量
Dubbo RPC 主要用于两个 Du
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2021-08-17 22:37:43
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# 使用Java Kryo实现序列化
## 简介
Java Kryo是一个快速高效的对象序列化和反序列化库，比Java自带的序列化工具更加高效。本文将教你如何使用Java Kryo实现序列化并将对象存储到文件中。
## 整体流程
首先我们来看一下使用Java Kryo实现序列化的整体流程：
```mermaid
erDiagram
程序员 --> 实例化Kryo
程序员
## 如何将Redis序列化方式改为Kryo
### 概述
在Redis中，我们可以使用不同的序列化方式来存储数据，其中包括默认的序列化方式和第三方库提供的序列化方式。本文将介绍如何将Redis的序列化方式改为Kryo，Kryo是一个高性能的Java序列化库。
### 流程
下面是实现将Redis序列化方式改为Kryo的步骤：
| 步骤 | 操作 |
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| 1
