6-spark-序列化

最新推荐文章于 2025-12-09 16:25:48 发布
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#java

博客围绕Spark序列化展开，虽未呈现具体内容，但从文件名可知核心为Spark序列化知识，属于信息技术中大数据开发领域。

6-spark-序列化.md

序列化问题 - spark scala
T_Janey
06-20 1521
在使用scala 时，给我们带来了很多便利，但同时，也有很多我们没注意到的坑。 我是从 Java 转过来的，所使用上多少会给两者做下比较，本文不做过多的比较，主要是为了记录下，在 spark 中使用 scala - Map - 序列化时遇到的一些坑。 打包方式为 maven - fat jar mutable Map，序列化使用的对象，为应用程序（spark_yarn_cache_files）...
Spark序列化简介
justlpf的专栏
03-12 2731
参考文章：Spark序列化 Java序列化 有关Java对象的序列化和反序列化也算是Java基础的一部分，首先对Java序列化的机制和原理进行一些介绍。 Java序列化算法 Serialization（序列化）是一种将对象以一连串的字节描述的过程；反序列化deserialization是一种将这些字节重建成一个对象的过程。Java序列化API提供一种处理对象序列化的标准机制。 为什么要进行序列化？ Java中，一切都是对象，在分布式环境中经常需要将Object从这一端网络或设备传递到另一端。这就
Java-spark广播变量序列化问题
Ssc_Zcx的博客
03-30 1143
1、问题现象 2、问题原因 3、解决方案
Spark源码阅读03-Spark存储原理之序列化和压缩
2401_87254569的博客
09-22 610
JavaSerializer继承于java.io.Serializable，但性能不佳， 而且生成的序列结果也较大， 因此Spark提供性能更佳的KryoSerializer方法，不过KryoSerializer不支持所有的系列化对象， 而且要求用户注册类。需要注意的是，这里可配的序列化的对象是Shuffle数据以及RDD缓存等场合，对于Spark 任务的序列化是通过spark.closure.serializer米配置， 目前只支待JavaSerializer。
Spark - 解决序列化问题
weixin_43364172的博客
07-05 1108
项目中，有个类序列化有问题： Caused by: java.io.NotSerializableException: entity.Unit Serialization stack: - object not serializable (class: entity.Unit, value: Unit(id=1, name=m2)) - writeObject data (class: jav...
Spark序列化专题一 ---- 数据序列化反序列化位置验证
qq_824203453_的博客
07-28 3508
  版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载!! 欢迎访问:https://blog.csdn.net/qq_21439395/article/details/81266889 交流QQ: 824203453   1.java中的序列化的回顾 val stream = new ObjectOutputStream(new FileOutputStream("f:/perso...
Spark---RDD序列化
weixin_47109902的博客
01-10 684
序列化是指将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程。在序列化期间，对象将其当前状态写入到临时或持久性存储区。以后，可以通过从存储区中读取或反序列化对象的状态，重新创建该对象。
spark优化--对象序列化问题
weixin_43866709的博客
03-28 902
在写spark程序时，经常会遇到序列化问题，首先我们应该弄清楚为什么要进行序列化。 因为当我们在Driver端创建一个对象，在Executor端要使用这个对象时，Driver要将这个对象发送给Executor，这个时候要进行序列化，只有通过序列化了，这个对象才能够通过网络进行传输。 在Executor中创建一个类的实例 下面先来看一个例子： Rules.scala package XXX c...
Spark序列化入门
鸭梨的博客
12-08 836
什么是序列化和序列化? 序列化是什么 1. 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 2. 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 1. 对象必须实现 Serializable 接口 2. 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 1. 对象被序列化后, 生成的二进制文件中, 包含了很多环境信息, 如对象头, 对象中的属性字段等, 所以内容相对较大 2. 因为数据量大, 所以序列化和反序列化的过程比较慢 序
spark-kryo序列化方式
wuyue的博客
08-02 652
今天也要努力学习 在Spark中，主要有三个地方涉及到了序列化： 在算子函数中使用到外部变量时，该变量会被序列化后进行网络传输。 将自定义的类型作为RDD的泛型类型时（比如JavaRDD<SXT>，SXT是自定义类型），所有自定义类型对象，都会进行序列化。因此这种情况下，也要求自定义的类必须实现Seria...
Spark基础知识03——序列化
01-07
一、序列化 实现序列化：extends Serializable  首先，任务提交的过程，需要先在Driver端进行初始化，算子的函数需要的Executor端进行计算。  Driver端的计算过程需要传给Executor端进行实际的计算，就需要发生...
精选资源
spring-spark:该项目使您能够在 spark 应用程序中使用 spring
06-07
由于大量使用了序列化，因此在没有任何进一步努力的情况下，不可能使用 spring 在 spark 中进行依赖注入。 因此，Kryo Serializer 被修改，因此它也注入了未序列化的依赖项。 这样做的好处是： Kryo Serializer ...
Spark----SparkCore 如何序列化自定义RDD操作
qq_43437122的博客
08-26 404
在实际开发中我们往往需要自己定义一些对于RDD的操作，那么此时需要主要的是，初始化工作是在Driver端进行的，而实际运行程序是在Executor端进行的，这就涉及到了跨进程通信，是需要序列化的。 当我们自定义一个RDD操作类的时候，通常需要在两个地方考虑序列化，分别是：传递一个方法、传递一个属性。 如何传递一个方法？ 1、我们定义一个RDD工具类： class Search() { val query: String = "h" // 过滤出包含字符串的数据 def
Java SE——12.异常（≠错误）《干货笔记》
要努力去发光，而不是被照亮~
12-08 1187
Java SE——12.异常（≠错误）《干货笔记》
基于Java旅游信息推荐系统(源码+数据库+文档)
JIngJaneIL的博客
12-08 738
本文介绍了基于SpringBoot+Vue的旅游信息推荐系统和学生成绩管理系统开发项目。系统采用前后端分离架构，后端使用SpringBoot框架简化企业级开发，前端采用Vue.js实现响应式界面，数据库选用MySQL。文章详细说明了系统设计原则、技术选型理由，并提供了代码示例和测试案例。项目包含完整功能演示视频，所有源码经过验证可正常运行。同时提供最新计算机毕业设计选题参考，文末附有源码获取方式。系统适用于大学生项目实战开发，具有模块化设计、安全性强等特点。
MVP改成MVVM模式
u014035162的专栏
12-05 893
面将登录示例改造成（基于 Android Jetpack 的 ViewModel + LiveData + DataBinding），核心是抛弃 Presenter 中间层，通过 ViewModel 管理数据和业务逻辑，LiveData 实现数据驱动 UI，DataBinding 简化视图与数据的绑定。
零基础学JAVA--Day41(IO文件流+IO流原理+InputStream+OutputStream)
Dxxyyyy的博客
12-05 992
文件在程序中是以流的形式来操作的流：数据在数据源（文件）和程序（内存）之间经历的路径输入流：数据从数据源（文件）到程序（内存）的路径输出流：数据从程序（内存）到数据源（文件）的路径。
Java Stream 数据处理笔记：从嵌套集合中过滤特定类别的Map
最新发布
DolphinHome的博客
12-09 261
扁平化嵌套结构：使用flatMap将转换为Stream<T>过滤条件放置：在收集前进行过滤，避免处理不必要的数据空值安全：多层空值检查防止NPE性能优化先过滤后映射大数据量使用并行流使用合适的Map实现（如用于并行流）冲突处理：指定合并函数处理键冲突通过以上方法，您可以高效地从复杂嵌套结构中提取并过滤特定类别的数据，构建所需的Map结构。这种模式在实际项目中非常常见，掌握这些技巧能显著提升代码质量和开发效率。
hudi-spark-buind
03-31
记得Hudi需要特定的Spark Session扩展和配置参数，比如设置Kryo序列化和HoodieSparkSessionExtension。然后，用户提到的引用里提到了不同版本的Hudi，比如0.13.0和0.14.1，可能需要注意版本兼容性，特别是Spark的...
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