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082、Spark-RDD-序列化

1.从计算的角度, 算子以外的代码都是在Driver端执行, 算子里面的代码都是在Executor端执行。那么在scala的函数式编程中，就会导致算子内经常会用到算子外的数据，这样就形成了闭包的效果，如果使用的算子外的数据无法序列化，就意味着无法传值给Executor端执行，就会发生错误，所以需要在执行

spark中的RDD序列化

在实际开发中我们往往需要自己定义一些对于RDD的操作，那么此时需要注意的是，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 1）闭包引入（有闭包就需要进行序列化）序列化方法和属性 2）说明 Driver：算子以外的代码都是在Driver端执行 Ex

Spark任务中空间数据的序列化

一、引言 Spark是目前主流的分布式计算框架，通过利用内存存储中间计算结果的方式，优化了MapReduce框架并不擅长的迭代式计算。同时，Spark使用有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG）统筹和优化整个计算流程。另外，Spark基于弹性分布式数据集RDD（Resilient Distributed Datasets）提供了

Caused by: com.esotericsoftware.kryo.KryoException: Buffer overflow. Available: 0, required: 1342177

Kryo序列化缓冲区大小导致任务失败的问题问题报错 SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings. SLF4J: Found binding in [jar:file:/data/hadoop/yarn/local/filecache/185/spark2-hdp-yarn-archive.tar.gz/slf4j-log4j12-1.7.16.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerB

Spark2.x优化:高性能序列化库Kryo使用及性能测试

1.什么是序列化我们知道内存中的数据对象只有转化成二级制的流才可以进行数据的持久化和网络传输，序列化是将数据对象转换为字节序列的过程，而反序列化是指把字节序列恢复为数据对象的过程。序列化需要保留充分的信息以恢复数据对象，但是为了节约存储空间和网

Apache Flink 进阶（五）：数据类型和序列化

Apache Flink 进阶（五）：数据类型和序列化马庆祥 Flink 中文社区本文根据 Apache Flink 系列直播整理而成，由 Apache Flink Contributor、奇虎360数据开发高级工程师马庆祥老师分享。文章主要从如何为 Flink 量身定制序列化框架、Flink 序列化的最佳实践、Flink 通信层的序列化以及

解锁大厂思维：剖析《阿里巴巴 Java 开发手册》/03 Java序列化引发的血案

先相信你自己，然后别人才会相信你。 ——屠格涅夫 1、前言《手册》第 9 页 “OOP 规约” 部分有一段关于序列化的约定 1：【强制】当序列化类新增属性时，请不要修改 serialVersionUID 字段，以避免反序列失败；如果完全不兼容升级，避免反序列化混乱，那么请修改 serialVersionUID 值。说

Spark设置Kryo序列化缓冲区大小

背景今天在开发SparkRDD的过程中出现Buffer Overflow错误，查看具体Yarn日志后发现是因为Kryo序列化缓冲区溢出了，日志建议调大spark.kryoserializer.buffer.max的value，搜索了一下设置keyo序列化缓冲区的方法，特此整理记录下来。 20/01/08 17:12:55 WARN scheduler.TaskSetManager: L

java-如何通过JMS发送Kryo序列化对象？

我想使用Kryo对对象进行反序列化,并通过JMS发送/接收它们. 我遇到的问题是,发送方和接收方双方必须注册具有相同ID的类. Kryo有一个我使用的方法寄存器(类类型,整数ID).不幸的是,id是一个int(与Serializable接口使用的long serialVersionUID相比).如果我可以使用serialVersionUID来

java-如何在不使用阻塞队列的情况下将消息传递给另一个线程？

我有一个非常简单的服务器(使用kryonet).客户端仅存储汽车的当前状态(x,y,角度等),并发送加速和转弯请求. 服务器正在接收请求,并将它们添加到ArrayBlockingQueue中,物理线程将耗尽该队列并读取和更新. 添加其他玩家时,游戏速度会降低近一倍.我排除了很多事情(我已将所有更新和程序

java-Jettison或Kryo

我目前正在将JAXB用于我正在从事的项目,并希望将我的库存档xml转换为存档json,以在我的项目中执行任务.我以为我会使用Jettison,因为它实际上可以与JAXB一起使用,所以它看起来像是easier to implement.但是,查看不包含Jettison的Older benchmarks,我发现Kryo生成的文件更小,并且序

Dubbo(四) Dubbo+Kryo实现高速序列化

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

26、高性能序列化类库

一、数据序列化概述在任何分布式系统中，序列化都是扮演着一个重要的角色的。如果使用的序列化技术，在执行序列化操作的时候很慢，或者是序列化后的数据还是很大，那么会让分布式应用程序的性能下降很多。所以，进行Spark性能优化的第一步，就是进行序列化的性能优化。 Spark自身默认就会在

java – kryo在apache spark中序列化类(任务对象)在反序列化时返回null

我正在使用java spark API编写一些测试应用程序.我正在使用一个不扩展可序列化接口的类.因此,为了使应用程序正常工作,我使用kryo序列化程序来序列化类.但是我在调试时观察到的问题是,在反序列化期间,返回的类对象变为null,并反过来抛出空指针异常.这似乎是关闭问题,出现问题但

java – kryo序列化对非序列化类和类的工作是否具有非可序列化属性？

我正在尝试使用Kryo库将任何给定对象转换为byteArray并存储在数据存储或队列中供以后使用.但是是否可以序列化任何给定对象,或者只能转换实现可序列化接口的对象.解决方法:如果它没有实现java.io.Serialiable和/或它的属性没有实现Serializable,那么可以使用Kryo序列化/反序列化bea

java – 在kryonet中发送和接收数组

我正在使用kryonet来创建服务器/客户端系统. 我正在尝试从服务器向我的客户端发送一个int [] [].为了完成这个任务,我尝试了这个： publc class ArrayPacket { public int[][] array } 然后,在我写的服务器监听器中： ArrayPacket myPacket = new ArrayPacket(); for (int y = 0; y

Spark 调优之RDD持久化级别及kryo序列化性能测试

我们上篇文章中讲了，RDD的持久化是spark优化中必须掌握的，并且，在内存不足的情况下，我们可以将持久化类型选择为MEMORY_ONLY_SER，减少内存的占用，持久化更多的partition，并且不同的序列化方法也会影响序列化性能。下面，我们就来测试下，持久化级别和序列化方法的选择对RDD持久化大小的影响。

Flink解析kafka canal未压平数据为message报错

canal使用非flatmessage方式获取mysql bin log日志发至kafka比直接发送json效率要高很多，数据发到kafka后需要实时解析为json,这里可以使用strom或者flink,公司本来就是使用strom解析，但是在吞吐量上有瓶颈，优化空间不大。所以试一试通过flink来做。非flatmessage需要使用特定的反序