解释 Spark 与数据序列化格式的互操作性
在 Apache Spark 中，数据序列化和反序列化是数据处理的重要环节。序列化是将数据结构或对象转换为字节流的过程，以便于存储或传输，而反序列化则是将字节流重新转换为数据结构或对象的过程。Spark 的高效性能在很大程度上依赖于其对数据序列化格式的互操作性，本文将详细介绍 Spark 与数据序列化格式的互操作性，包括序列化...
Spark学习--3、WordCount案例、RDD序列化、RDD依赖关系、RDD持久化（二）
4、RDD持久化4.1 RDD Cache缓存1、RDD Cache缓存（1）RDD通过Cache或者persist方法将前面的计算结果缓存（2）默认情况下会把数据以序列化的形式缓存在JVM的堆内存中。（3）但是并不是这个两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的action算子时，该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。2、创建包名com.zhm.spark.operator.cac....
Spark学习--3、WordCount案例、RDD序列化、RDD依赖关系、RDD持久化（一）
1、WordCount案例实操导入项目依赖<dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.12</artifactId> <versi...
聊一聊Spark序列化是干什么的？
系列化是干什么的？序列化简单来说就保存对象在内存中的状态也可以说是实例化变量。这是Java提供的用来保存 Object state，一种保存对象状态的机制。只有实现了serializable接口的类的对象才能被实例化。Java中，一切都是对象，在分布式环境中经常需要将Object从这一端网络或设备传递到另一端。这就需要有一种可以在两端传输数据的协议。Java序列化机制就是为了解决这个问题而产生。....
《Spark大数据分析：核心概念、技术及实践》一1.2 数据序列化
本节书摘来自华章出版社《Spark大数据分析：核心概念、技术及实践》一书中的第1章，第1.2节，作者[美] 穆罕默德·古勒（Mohammed Guller），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.2 数据序列化 数据有自己的生命周期，独立于创建或使用它的程序。大多数情况下，数据比创建它的应用存活得更久。一般来说，数据保存在硬盘上。有时，也会通过网络把数...
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