《Spark大数据分析：核心概念、技术及实践》一1.2　数据序列化-低调大师

《Spark大数据分析：核心概念、技术及实践》一1.2　数据序列化

2017-05-01 712

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。把内存中的数据转换为可在硬盘上存储或通过网络发送的过程叫作序列化，而把硬盘或网络中的数据读取到内存的过程叫作反序列化。

数据可以用多种不同的格式进行序列化，比如CSV、XML、JSON和各种二进制格式。每种格式各有优缺点。比如，像CSV、XML和JSON这样的文本格式

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《Spark大数据分析实战》——1.1节初识Spark

本节书摘来自华章社区《Spark大数据分析实战》一书中的第1章，第1.1节初识Spark，作者高彦杰　倪亚宇，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看 1.1　初识SparkSpark是基于内存计算的大数据并行计算框架，因为它基于内存计算，所以提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。1.?Spark执行的特点Hadoop中包含计算框架MapReduce和分布式文件系统HDFS。Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive等分布式存储层，融入Hadoop的生态系统，并弥补MapReduce的不足。（1）中间结果输出Spark将执行工作流抽象为通用的有向无环图执行计划（DAG），可以将多Stage的任务串联或者并行执行，

2017-05-02

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2017-05-02

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