在Spark中使用Kryo序列化

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在Spark中自定义Kryo序列化输入输出API（转）

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…

在Spark中使用Kryo序列化

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…

Spark中持久化和序列化学习

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…

Spark:将RDD[List[String,List[Person]]]中的List[Person]通过spark api保存为hdfs文件时一直出现not serializable task，没办法找到"spark自定义Kryo序列化输入输出API"

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优化之三：Kryo序列化

Spark默认采用Java的序列化器,这里建议采用Kryo序列化提高性能.实测性能最高甚至提高一倍. Spark之所以不默认使用Kryo序列化,可能的原因是需要对类进行注册. Java程序中注册很简单: SparkConf conf = new SparkConf().setAppName(appName); conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer"); con…

【Spark调优】Kryo序列化

[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…