Avro数据序列化

序列化:把结构化的对象转换成字节流,使得能够在系统中或网络中通信

需要把数据存储到hadoop的hbase

常用序列化系统

  1. thrift   (hive,hbase)
  2. Protocol Buffer (google)
  3. avro

时间: 2024-11-06 15:22:21

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【Hadoop】数据序列化系统Avro

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0016-Avro序列化&反序列化和Spark读取Avro数据

温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看. 1.简介 本篇文章主要讲如何使用java生成Avro格式数据以及如何通过spark将Avro数据文件转换成DataSet和DataFrame进行操作. 1.1Apache Arvo是什么? Apache Avro 是一个数据序列化系统,Avro提供Java.Python.C.C++.C#等语言API接口,下面我们通过java的一个实例来说明Avro序列化和反序列化数据. 支持丰富的数据结构 快速可压缩的二进制数据格式 存储持久数据的

spark使用scala读取Avro数据(转)

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Day4 - 迭代器&生成器、装饰器、Json & pickle 数据序列化、软件目录结构规范

---恢复内容开始--- 本节内容 迭代器&生成器 装饰器 Json & pickle 数据序列化 软件目录结构规范 作业:ATM项目开发 1.列表生成式,迭代器&生成器 列表生成式 需求:列表a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],要求把列表里的每个值加1 1 a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 2 b = [] 3 for i in a: 4 b.append(i+1) 5 a = b 6 print(a) 普通青

几种Android数据序列化方案

一.引言 数据的序列化在Android开发中占据着重要的地位,无论是在进程间通信.本地数据存储又或者是网络数据传输都离不开序列化的支持.而针对不同场景选择合适的序列化方案对于应用的性能有着极大的影响. 从广义上讲,数据序列化就是将数据结构或者是对象转换成我们可以存储或者传输的数据格式的一个过程,在序列化的过程中,数据结构或者对象将其状态信息写入到临时或者持久性的存储区中,而在对应的反序列化过程中,则可以说是生成的数据被还原成数据结构或对象的过程. 这样来说,数据序列化相当于是将我们原先的对象序列

Python-Day4 Python基础进阶之生成器/迭代器/装饰器/Json & pickle 数据序列化

一.生成器 通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表.但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的.而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了.所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间.在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator. 要创建一个generator,有很多种

C基础 数据序列化简单使用和讨论

 前言 C中对序列化讨论少, 因为很多传输的内容都有自己解析的轮子. 对于序列化本质是统一编码, 统一解码的方式. 本文探讨是一种简单的序列化方案. 保证不同使用端都能解析出正确结果. 在文章一开始, 看一个最简单的序列化代码 如下 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define _INT_NAME (64) #define _STR_TXT "student.struct" struct student { int

python学习之 -- 数据序列化

json / pickle 数据序列化 序列化定义:把变量从内存中变成可存储或传输的过程称为序列化.反序列化:把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称为反序列胡. 序列化模块之--pickle使用注意:在python3里,进行一次序列化后,然后在进行反序列化,不要重复多次序列化,否则无法进行反序列化.pickle:是python独有的序列化模块,只能作用于python变量,是将数据对象转化为bytes.功能:用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换.举例: 1 import

php serialize unserialize–数据序列化与反序列化的应用

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