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HDFS中的通信协议[2019-03-28]
通过对org.apache.Hadoop.ipc包中,Hadoop实现了基于IPC模型的RPC机制,可以不需要像Java中实现的RMI机制一样,在RPC调用的C/S两端分别创建Stub和Skeleton,而是通过一组协议来进行RPC调用就可以实现通信。这主要是由于Hadoop所采用的序列化机制简化了RPC调用的复杂性。Hadoop定义了自己的通信协议,这些协议都是建立在TCP/IP协议之上的,规范 -
Java序列化[2019-03-28]
Java序列化 Java 提供了一种对象序列化的机制,该机制中,一个对象可以被表示为一个字节序列,该字节序列包括该对象的数据、有关对象的类型的信息和存储在对象中数据的类型。 将序列化对象写入文件之后,可以从文件中读取出来,并且对它进行反序列化,也就是说,对象的类型信息、对象的数据,还有对象中 -
Twitter Storm 序列化[2019-03-02]
序列化 这篇文章是关于序列化方法在storm 0.6.0版及之前版本中是如何工作的。0.6.0版之前,storm使用一种不同的序列化方法,参见Serialization (prior to 0.6.0)。 元组可由任何一种类型的对象组成。由于storm是一个分布式系统,当对象在任务之间传递时,它需要知道如何序列化和反序列化这些对象。 Storm使用 Kryo进行序列化。Kryo是一个 -
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Hadoop 序列化的研究[2019-03-28]
Hadoop和java自带的序列化机制不同,它自己提供了一组序列化体系接口和类。 对于基本数据类型,Writable接口就代表了可以被序列化的数据,这个接口定义了2个方法,其中write方法可以吧这个数据序列化到参数给出的DataOutput的字节数组中,而readField方法则可以从DatInput中读取被序列化后的字节数组,并且反序列化为Hadoop数据: publicinterfa -
Hadoop序列化文件SequenceFile[2019-03-28]
Hadoop序列化文件SequenceFile主要用于解决大量小文件问题,SequenceFile是Hadoop API提供的一种二进制文件支持。这种二进制文件直接将<key,value>对序列化到文件中,一般对小文件可以使用这种文件合并,即将文件名作为key,文件内容作为value序列化到大文件中。 理解点: 1、二进制数据格式,在hadoop上进行mr任务时使用,一般是中间过程mr -
Gson对象序列化和反序列化[2019-04-27]
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JSON部分序列化(二)[2019-03-02]
当序列化.Net对象为Json对象时经常会遇到的一个问题是:最终的Json包含大量多余的属性和属性值。这个问题在返回Json到客户端时显得特别重要。Json越大意味着需要更大的带宽,使网速变得更慢。 为了解决多余的Json这个问题,Json.Net有一系列内置的选项可以进行调整。 ->JsonIgnoreAttribute and DataMemberAttribute 默认情况下,在Jso -
自定义Hadoop的可序列化类[2019-03-28]
Java原生语言中要想一个自定义类可序列化,很简单,只要让这个类实现java.io.Serializable接口就可以了,但是在Hadoop框架中,要想让自定义类可以被序列化,我们必须手动让其实现WritableCompable接口并且实现write(),readFields(),compareTo()方法。 下面就是一个我们自定义的可序列化的类: /* */ packagecom.c -
Java静态变量的序列化[2019-03-10]
静态变量序列化问题代码 清单 2 public class Test implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 1L; public static int staticVar = 5; public static void main(String[] args) { try { //初始时s
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序列化是将变量转换为可保存或传输的字符串的过程;反序列化就是在适当的时候把这个字符串再转化成原来的变量... -
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