原文链接:https://www.jianshu.com/p/657fbf347934 https://www.cnblogs.com/javazhiyin/p/11375553.html https://www.jianshu.com/p/937883b6b2e5 jdk 自带对象序列化类ObjectInput(Out)Stream 1.无法跨语言.这应该是java序列化最致命的问题了.由于java序列化是java内部私有的协议,其他语言不支持,导致别的语言无法反序列化,这严重阻碍了它的应用.…

序列化框架 除了writable实现序列化之外,只要实现让类型和二进制流相互转换,都可以作为hadoop的序列化类型,为此Hadoop提供了一个序列化框架接口,他们在org.apache.hadoop.io.serializer包中,Writable可以作为MapReduce支持的类型也是因为实现了这个框架接口.使用流程是定义序列化类实现框架接口->io.serializations参数配置序列化类名称,用一个逗号隔开的类名列表—> SerializationFactory构造函数中会读取配置…

框架简介 MapReduce仅仅可以支持Writable做key,value吗?答案是否定的.事实上,一切类型都是支持的,只需满足一个小小的条件:每个类型是以二进制流的形式传输.为此Hadoop提供了一个序列化框架来支持,他们在org.apache.hadoop.io.serializer包中,Writable可以作为MapReduce支持的类型也是因为实现了这个框架,类不多,我们从几个接口说起. Serializer 定义了一组接口,打开流,序列化,关闭流 public interface S…

序列化框架性能对比(kryo.hessian.java.protostuff) 简介:   优点 缺点 Kryo 速度快,序列化后体积小 跨语言支持较复杂 Hessian 默认支持跨语言 较慢 Protostuff 速度快,基于protobuf 需静态编译 Protostuff-Runtime 无需静态编译,但序列化前需预先传入schema 不支持无默认构造函数的类,反序列化时需用户自己初始化序列化后的对象,其只负责将该对象进行赋值 Java 使用方便,可序列化所有类 速度慢,占空间      …

简介 easypack是基于boost.serialization的二进制序列化框架,使用极其方便. Examples 基本类型 int age = 20; std::string name = "Jack"; easypack::Pack p; p.pack(age, name); int age2; std::string name2; easypack::UnPack up(p.getString()); up.unpack(age2, name2); /* up.unpackT…

博客: http://colobu.com jvm-serializers提供了一个非常好的比較各种Java序列化的的測试套件. 它罗列了各种序列化框架. 能够自己主动生成測试报告. 我在AWS c3.xlarge机器上进行了測试,一下是測试报告与解析. 关键的測试数据的统计代码例如以下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 public double runWithTimeMeasure…

序列化战争:主流序列化框架Benchmark GitHub上有这样一个关于序列化的Benchmark,被好多文章引用.但这个项目考虑到完整性,代码有些复杂.为了个人学习,自己实现了个简单的Benchmark测试类,也算是总结一下当今主流序列化框架的用法. 1.序列化的战争 按照序列化后的数据格式,主流的序列化框架主要可以分为四大类:JSON.二进制.XML.RPC.从更高层次来说,JSON和XML都可以算作是文本类的,而RPC类因为不只是序列化,框架往往还提供了底层RPC以及跨语言代码生成等基础…

概念 序列化:将Java对象转化为字节数组 反序列化:将字节数组转化为Java对象 在RPC应用中,进行跨进程远程调用的时候,需要使用特定的序列化技术,需要对进行网络传输的对象进行序列化和反序列化. 影响序列化选择有两个因素 1. 序列化之后码流的大小,如果太大,那么将会影响网络传输的性能. 2.     序列化和反序列化过程的性能 常用的序列化框架性能比较 本文主要进行以下序列化框架的对比测试: JDK FastJson Hessian Protostuff 准备 需要序列化的对象,这是一个复…

这里面我们介绍一下序列化框架arvo的使用,在kafka中使用的就是这个. arvo的使用 一.需要通过插件生成Model类方式 一.生成我们的数据模型User.java 我们在resources里面定义即将要生成的User类的avsc结构.user.avsc的内容如下 { "namespace": "com.linux.huhx.avro", "type": "record", "name": "…

hadoop深入研究:(十三)--序列化框架 Mapreduce之序列化框架(转自http://blog.csdn.net/lastsweetop/article/details/9376495) 框架简介 大部分的MapReduce程序都使用Writable键–值对作为输入和输出,但这并不是Hadoop强制使用的,其他序列化机制也能和Hadoop配合,并应用于MapReduce中. 目前,除了前面介绍过的Java序列化机制和Hadoop使用的Writable机制,还流行其他序列化框架,如Had…