原文链接:在Spark中自定义Kryo序列化输入输出API 在Spark中内置支持两种系列化格式:(1).Java serialization:(2).Kryo serialization.在默认情况下,Spark使用的是Java的ObjectOutputStream系列化框架,它支持所有继承java.io.Serializable的类系列化,虽然Java系列化非常灵活,但是它的性能不佳.然而我们可以使用Kryo 库来系列化,它相比Java serialization系列化高效,速度很快(通常比…

声明:本文转自<在Spark中自定义Kryo序列化输入输出API>   在Spark中内置支持两种系列化格式:(1).Java serialization:(2).Kryo serialization.在默认情况下,Spark使用的是Java的ObjectOutputStream系列化框架,它支持所有继承java.io.Serializable的类系列化,虽然Java系列化非常灵活,但是它的性能不佳.然而我们可以使用Kryo 库来系列化,它相比Java serialization系列化高效,速…

spark序列化  对于优化<网络性能>极为重要,将RDD以序列化格式来保存减少内存占用. spark.serializer=org.apache.spark.serializer.JavaSerialization Spark默认 使用Java自带的ObjectOutputStream 框架来序列化对象,这样任何实现了 java.io.Serializable 接口的对象,都能被序列化.同时,还可以通过扩展 java.io.Externalizable 来控制序列化性能.Java序列化很灵活…

一.cache和persisit的对比 -rw-r--r--@ 1 hadoop staff 68M 5 17 07:04 access.log    cache/persitence是 lazy的,延迟加载 unpersitence是立即执行的 @DeveloperApi class StorageLevel private( private var _useDisk: Boolean, private var _useMemory: Boolean, private var _useO…

通过继承AccumulatorV2可以实现自定义累加器. 官方案例可参考:http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#accumulators 下面是我自己写的一个统计卡种数量的案例. package com.shuai7boy.myscalacode import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.util.Acc…

http://jackyrong.iteye.com/blog/2005323 ********************************************** 对于一直用gson的人来说,如果单独用jackson,真是麻烦了,但还是得小结下了: 先来看下如何自定义把某个对象序列化为json: 先是对象: Java代码 public class User { public int id; public String name; } public class Item { public…

1. 自定义累加器 自定义累加器需要继承AccumulatorParam,实现addInPlace和zero方法. 例1:实现Long类型的累加器 object LongAccumulatorParam extends AccumulatorParam[Long]{ override def addInPlace(r1: Long, r2: Long) = { println(s"$r1\t$r2") r1 + r2 } override def zero(initialValue:…

MLlib 是 Spark 的机器学习库,旨在简化机器学习的工程实践工作,并方便扩展到更大规模.MLlib 由一些通用的学习算法和工具组成,包括分类.回归.聚类.协同过滤.降维等,同时还包括底层的优化原语和高层的管道 API.具体来说,主要包括以下几方面的内容: 机器学习算法:常用的学习算法,如分类.回归.聚类和协同过滤: 特征化工具:特征提取.转化.降维和特征选择等工具: 管道:由于构建.评估和调整机器学习管道的工具: 持久性:保存和加载算法,模型和管道: 实用工具:线性代数,统计和数据处理等…

[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.序列化使用场景:1.数据的持久化,通过序列化可以把数据永久地保存到硬盘上(通常存放在文件里).2.远程通信,即在网络上传送对象的字节序列. 这篇文章写的不错https://blog.csdn.net/wangloveall/article/details/7992448 [Spark序列化与反序列化场景] 在Spark中,主要有三个地方涉及序列化与反序列化…

1.RDD介绍:     RDD,弹性分布式数据集,即分布式的元素集合.在spark中,对所有数据的操作不外乎是创建RDD.转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值.在这一切的背后,Spark会自动将RDD中的数据分发到集群中,并将操作并行化.     Spark中的RDD就是一个不可变的分布式对象集合.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群中的不同节点上.RDD可以包含Python,Java,Scala中任意类型的对象,甚至可以包含用户自定义的对象.     用户可以使用两种方法创建…