serializer和deserializer

2024-11-01

什么是SerDes，serializer/deserializer？

序列化器与反序列化器(SerDes,serializer/deserializer)是一种进行串行数据和并行数据相互转换的收发集成电路(IC).发送器部分是一个串行到并行的转换器,接收器部分是一个并行到串行的转换器.多个SerDes接口常常装在一个包装里. SerDes方便了串行数据流两点之间并行数据的传输,减少了数据路径以及所需连接PIN或者线路.大多数SerDes器件可进行全双工操作,这意味着,可同时在两个方向进行数据转换.SerDes芯片一般用于千兆以太网系统.无线网络路由器.纤维光学通信

Apache Kafka系列(六)客制化Serializer和Deserializer

已经迁移,请移步:http://www.itrensheng.com/archives/apache-kafka-repartition

hive

Hive Documentation https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home 2016-12-22 14:52:41 ANTLR (ANother Tool for Language Recognition) http://www.antlr.org/ 2016-12-15 22:59:16 UDF <LanguageManual UDF>:https://cwiki.apache.org/confluence/displ

Asp.net 面向接口可扩展框架之消息队列组件

消息队列对大多数人应该比较陌生.但是要提到MQ听说过的人会多很多.MQ就是英文单词"Message queue"的缩写,翻译成中文就是消息队列(我英语差,翻译错了请告知). PS:话说国人熟悉MQ比消息队列多,是不是因为国人的外语水平高于国语水平好几个数量级 1.看一下度娘怎么解释消息队列参考链接:消息队列_百度百科度娘解释消息队列是在两台计算机间传输的,套句很时髦的说法就是用来做分布式传输的,是个很高大上的东西 2.我的看法稍有不同我更追溯到“消息队列”的字面“本源”的意思.我

Mapreduce之序列化框架（转自http://blog.csdn.net/lastsweetop/article/details/9376495）

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

CAF（C++ actor framework）(序列化之复杂类，分析还有自己不懂的细思恐极函数实现）（三）

这里应该是序列化的最后一篇.感觉自己写的不是很好,也一点点在学习.这次就不贴上代码了.代码在github上的announce5.cpp.代码简单,但是分析下去会有细思恐极的感觉! 先看一下几个函数是干什么的吧.(anounce5.cpp:175 176) 第一个参数类型为type_info,(我也是第一次看到,去查了资料简单的说就是存了类的信息(Stores information about a type.原话) An object of this class is returned by t

(转)xml序列化

在 .NET Framework 中提供两种串行化方法,一种是二进制法,另一种是xml串行化. 序列化是将对象状态转换为可保持或传输的格式的过程,xml序列化是将对象的公共字段和属性序列化为xml流.由于xml是一个开放式标准,因此对于通过web共享数据而言,这是一个很好的选择. 将对象序列化,可以将对象状态永久保存在存储媒体上,以便可以在以后创建更精确的副本:同时,通过值可以将对象一个应用程序域发送到另一个应用程序域中. xml序列化中最主要的类是XmlSerializer 类,它的最重要的方

js一些小知识点

1.isNaN(),里面传一个参数,用来判断传入的值是否是数字.可以用来做一些简单的表单判断. 2.用innerHTML属性可以操作(包括获取和设置)span的内容,实际上对所有非表单元素都可以用innerHTML来操作其内容.此外,还可以用其来添加标签.示例: <!DOCTYPE html> <html> <head lang="en"> <meta charset="UTF-8"> <style> #d

Hive之SerDe&Beeline

一.SerDe SerDe:Serializer and Deserializer 序列化及反序列化,构建在数据存储和执行引擎之间,对两者实现解耦. Hive通过ROW FORMAT DELIMITED 以及SERDE进行内容的读写. 样板: row format :DELIMITED [FIELDS TERMIINATED BY char [ESCAPED BY char] [COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char] [MAP KEYS TERMINATED B

hadoop2-hive

hadoop2-hive 1.What,Why,How? 1.Hive是数据仓库,在MySQL或其他关系型数据库中存放元数据信息,而把真正的Data存放在HDFS上面. 2.主要使用Hive来对历史数据进行分析. 3.方便非Java开发者(或者没有编程基础的人员),但是会SQL,他们使用SQL对数据进行分析 4.Hive会将SQL转化为MapReduce进行工作.读取在MySQL或其他关系型数据库中存放元数据信息,再读取HDFS中的数据信息进行处理. 2.安装在安装和测试hive之前,我们需要

ABAP 中JSON格式的转换与解析

RT,JSON是当今十分流行的一种轻量数据格式,广泛地应用于各种数据交换场景中.本文会介绍一种比较简单的将ABAP中的数据转换为JSON格式的方法. (如果你是因为引号的问题搜索到了这篇文章,请直接拉到底部“其它部分”) 本文的正文内容中的转换类cl_trex_json_serializer不建议使用,参看其他部分序列化使用cl_trex_json_serializer类来将结构转为JSON格式: DATA: serializer TYPE REF TO cl_trex_json_seri

【Hive学习之二】Hive SQL

环境虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 apache-hive-3.1.1 参考:官网hive操作手册一.DDL 1.数据类型 data_type : primitive_type | array_type | map_type | struct_type | union_type -- (Note: Available and later) primitive_typ

hadoop深入研究:(十三)——序列化框架

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

使用Python操作memcache

Python连接memcached的库有很多,处于简单以及高效的原则,最终选择了pymemcache, 优点完全实现了memcached text协议对于send/recv操作可以配置timeout 支持"noreply"特性,该可行可以先出的提高写的速度使序列化/反序列化更简单可以将网络异常,memecached错误当成是缓存丢失安装pymemcachepip install pymemcache 使用pymemcache 基本操作 from pymemcache.clie

SERDES高速系统(一)

在目前主流厂商的高端FPGA 中都集成了SERDES(串并收发单元)硬核,如Altera的Stratix IV GX器件族内部集成的SERDES单通道支持600Mbit/s到8.5Gbit/s数据熟率,而Stratix IV系列器件族还集成支持150Mbit/s到1.6Mbit/s的高速差分信号接口,并增强了其动态相位调整(DPA,Dynamic Phase Alignment)特性:Xilinx的Virtex II Pro内嵌的SERDES单通道支持622Mbit/s到3.125Mbit/s的

给 JavaScript 开发者讲讲函数式编程

本文译自:Functional Programming for JavaScript People 和大多数人一样,我在几个月前听到了很多关于函数式编程的东西,不过并没有更深入的了解.于我而言,可能只是一个流行词罢了.从那时起,我开始更深地了解函数式编程并且我觉得应该为那些总能听到它但不知道究竟是什么的新人做一点事情. 谈及函数式编程,你可能会想到它们:Haskell 和 Lisp,以及很多关于哪个更好的讨论.尽管它们都是函数式语言,不过的确有很大的不同,可以说各有各的卖点.在文章的结尾处,我希

Memcached使用总结之:使用Python操作memcache

Python连接memcached的库有很多,处于简单以及高效的原则,最终选择了pymemcache,优点完全实现了memcached text协议对于send/recv操作可以配置timeout支持"noreply"特性,该可行可以先出的提高写的速度使序列化/反序列化更简单可以将网络异常,memecached错误当成是缓存丢失安装pymemcachepip install pymemcache使用pymemcache基本操作 from pymemcache.client.base i

hadoop中的序列化

此文已由作者肖凡授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 最近在学习hadoop,发现hadoop的序列化过程和jdk的序列化有很大的区别,下面就来说说这两者的区别都有哪些. 1.先简单回顾下JAVA的序列化 JDK的序列化只要实现serializable接口OK了,但是有时需要加上序列化版本ID serialVersionUID ,这是为了:在某些场合,希望类的不同版本对序列化兼容,因此需要确保类的不同版本具有相同的serialVersionUID:而在另外一些

pymemcache get start

Getting started! A comprehensive, fast, pure-Python memcached client library. Basic Usage from pymemcache.client.base import Client client = Client(('localhost', 11211)) client.set('some_key', 'some_value') result = client.get('some_key') Using a mem

Spartan6系列之Spartan6系列之芯片时钟资源深入详解

1. 时钟资源概述时钟设施提供了一系列的低电容.低抖动的互联线,这些互联线非常适合于传输高频信号.最大量减小时钟抖动.这些连线资源可以和DCM.PLL等实现连接. 每一种Spartan-6芯片提供16个高速.低抖动的全局时钟资源用于优化性能:这些资源可以背Xilinx工具自动地使用,即使时钟频率相对较低,使用时钟资源来消除潜在的时序冒险仍然是十分重要的, 每一个Spartan-6 FPGA提供40个超高速.低抖动的IO局部时钟资源(32个BUFIO2S和8个BUFPLL)这些IO局部时钟资

hive学习笔记-表操作

Hive数据类型基本数据类型 tinyint,smallint,int,biging,float,double,decimal,char,varchar,string,binary,boolean,timestamp,date, 引用数据类型 Array:同样数据类型组合的数组,使用array[1]訪问 MAP:Key-value键值对,通过键进行訪问,使用map['key']訪问 STRUCT:结构体类型,用来存储不同数据类型的数据,是用struct.key訪问类型不区分大写和小写 Hiv

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