Avro数据序列化

这是一篇翻译,原文来自:How to load some Avro data into Spark. 首先,为什么使用 Avro ? 最基本的格式是 CSV ,其廉价并且不需要顶一个一个 schema 和数据关联. 随后流行起来的一个通用的格式是 XML,其有一个 schema 和 数据关联,XML 广泛的使用于 Web Services 和 SOA 架构中.不幸的是,其非常冗长,并且解析 XML 需要消耗内存. 另外一种格式是 JSON,其非常流行易于使用因为它非常方便易于理解. 这些格式在

  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"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,也会通过网络把数据从一个应用发送给另一个应用. 在硬盘上存储或通过网络发送的数据格式与数据在内存中的格式是不一样的.把内存

数据 该文讲述通过网络传输序列化数据的两个类,BinaryFormatter和SoapFormatter类.这些类可以将类的实例转化成字节流通过网络传输到远程系统,也可以转换回原来的数据. 一. 使用序列化类 序列化一个类,并通过网络传输需要三步: 1.将要序列化的类创建成一个library对象. 2.编写一个发送程序来创建要序列化类的实例,并发送. 3.编写一个接收程序从流中读取数据,并重新创建原来的序列化类. ① 编写要序列化的类 每个要通过网络传输数据的类必须在原代码文件里使用[Seria

本文主要测试将Avro数据转换为Parquet格式的过程并查看 Parquet 文件的 schema 和元数据. 准备 将文本数据转换为 Parquet 格式并读取内容,可以参考 Cloudera 的 MapReduce 例子:https://github.com/cloudera/parquet-examples. 准备文本数据 a.txt 为 CSV 格式: 1,2 3,4 4,5 准备 Avro 测试数据,可以参考 将Avro数据加载到Spark 一文. 本文测试环境为:CDH 5.2,并

在介绍Python的数据序列化模块「Json & Pickle」之前,我们先来看看为什么需要数据序列化,什么是数据序列化. 为什么需要数据序列化,我认为有如下两种原因: 一个原因是将对象(一切皆对象)的状态保持在存储媒介(硬盘.网盘......)中,以便可以在以后重新创建精确的副本,相当于镜像的概念,比如我们平时利用VMware虚拟机中的挂起功能,这个挂起功能就是利用数据的序列化,把虚拟机当前的状态序列化保存在本地磁盘的文件中,然后恢复的时候只需反序列化,把状态恢复即可. 另一个原因是通过值将对

最近弄 Redis ,涉及数据序列化存储的问题,对比了:JSON, Serialize, Msgpack, Hprose 四种方式 1. 对序列化后的字符串长度对比: 测试代码: $arr = [0, 1, 2, 'a', 'b', 'c', 'd', 'a'=>'12', '包含中文', 'abcd包含中文efg'=>'abc一二三四defg', '键名'=>['abc'=>['def'=>123, 456, 'abcd中文内容efg'], 'a之间c'=>['a'=

Bond 是一个扩展框架,用来处理系统化数据,特别适合用来处理与大数据存储和处理服务的通讯. Bond 定义了一个丰富的类型系统和 schema 版本化规则,允许向前向后兼容.核心特性包括高性能序列化和反序列化,非常强大的通用数据传输机制.该框架是高可扩展性的,通过可插入式的序列化协议.数据流和用户定义的类型别名等. 文章转载自 开源中国社区 [http://www.oschina.net]

本文涉及到的所有模块,都是属于Apache组织,不包括其他第三方的模块. 核心模块: Hadoop Common: 包括Hadoop常用的工具类,由原来的Hadoop core部分更名而来.主要包括系统配置工具Configuration.远程过程调用RPC.序列化机制和Hadoop抽象文件系统FileSystem等.它们为在通用硬件上搭建云计算环境提供基本的服务,并为运行在该平台上的软件开发提供了所需的API. Hadoop Distributed File System (HDFS): 分布式

1.Hadoop是什么? 适合大数据的分布式存储与计算平台 HDFS: Hadoop Distributed File System分布式文件系统 MapReduce:并行计算框架 2.Hadoop生态圈 ①HBase Google Bigtable的开源实现 列式数据库 可集群化 可以使用shell.web.api等多种方式访问 适合高读写(insert)的场景 HQL查询语言 NoSQL的典型代表产品 ②Hive 数据仓库工具.可以把Hadoop下的原始结构化数据变成Hive中的表 支持一种