存储没有序列化的对象
社区干货
dubbo系列之-序列化
可以说protostuff是一个基于Protobuf的序列化工具,protostuff通过schema的形式简化了复杂的自定义过程。 protobuf采用T-L-V (Tag-Length-Value)作为存储方式,既压缩后的字节流为如下形式。由 Python的列表( list)实现 , 作为流数据处理过程中的暂存区 , 在不断的进出栈过程中完成对数据流的反序列化操作,并最终在栈顶生成反序列化的结果- 标签区(存储区---memo )由 Python的字典( dict)实现 , 可以看作是数据索引或者标记 , 为 PVM 的整个生命周期提供存储功能 .简单来说就是将反序列化完成的数据以 key-value的形式储存在memo中,以便...
干货|DataLeap数据资产实战:如何实现存储优化?
Data Catalog系统的存储层,依赖Apache Atlas,传递依赖JanusGraph。JanusGraph的存储后端,通常是一个Key-Column-Value模型的系统, **本文主要讲述了使用MySQL作为JanusGraph存储后端时,在设计上面的思考,以及在实际... 是否支持会取决于底层存储组件, **对于某些存储组件来说,提供可序列化隔离机制或者多行原子写入代价会比较大。** JanusGraph中的每个图形操作都发生在事务的上下文中,根据TinkerPop的事务规范,每个线程执...
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深入理解JSON:数据交换格式的优雅之路
它的主要优点是可以快速地对数据进行序列化和反序列化,而且格式通用,能被所有主流的编程语言读取。## 正确的JSON格式使用JSON并不需要任何JavaScript知识,尽管有这样的知识会提高你对JSON的理解。虽然不需要JavaScript知识,但是需要遵循特定的规则:- 数据是以键值对的形式存在- 数据由逗号分隔- 对象由开闭花括号封装- 空对象可以表示为{}- 数组由开闭方括号封装- 空数组可以表示为[]- 对象的成员由键值对表示,包含在...
配置指引
用于存放临时文件 hdfs_root_user hdfs 如果存储类型为 HDFS,需要配置拥有对应操作权限的用户 hadoop_security_authentication_startup_state false hadoop 是否开启 kerberos 权限(有需求您可通过提工单的方式,咨... 文本形式存储,false 表示以对象序列化的形式存储在 BLOB 字段中。在 DolphinScheduler 的场景下,序列化是必要的。 spring_quartz_properties_org_quartz_threadPool_makeThreadsDaemons TRUE 设置是否为守护线程...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
存储中,数据总量已经达到了 EB 级,每日还在以 PB 级的速度增长。这些数据被用于支持广告、搜索、推荐等模型的训练,覆盖了多个业务领域;这些数据还支持算法团队的特征调研、特征工程,并为模型的迭代和优化提供基础。... 传统样本存储是将样本**直接存放在** ******HDFS** **、对象存储或者** ******Hive** ******上的方案**。这种方案在处理海量样本时会遇到性能瓶颈。由于采用了单点 List 操作,扫描海量样本时会变得非常缓慢。另外,...
[数据库系统] 业界列式存储浅析
Hive的存储效率上首要关键的缺陷是数据类型无感知的文件格式,及单行单次的序列化机制阻止了数据被有效的压缩。尽管RCFile是列存文件格式,但是SerDe不能分解一个复杂的数据类型,因此,当一个query需要访问一个复杂类型的field时,所有的该类型的fields都要被读取,这个带来了数据读取低效的问题。再加上RCFile主要是为了sequential data scan设计的。它没有任何索引,也不能充分利用query提供的语义信息跳过不需要的数据。因此,该...
DataLeap 数据资产实战:如何实现存储优化?
Data Catalog 系统的存储层,依赖 Apache Atlas,传递依赖 JanusGraph。JanusGraph 的存储后端,通常是一个 Key-Column-Value 模型的系统,本文主要讲述了使用 MySQL 作为 JanusGraph 存储后端时,在设计上面的思考... 是否支持会取决于底层存储组件,对于某些存储组件来说,提供可序列化隔离机制或者多行原子写入代价会比较大。 JanusGraph 中的每个图形操作都发生在事务的上下文中,根据 TinkerPop 的事务规范,每个线程执行图形...
打造通用缓存层:字节跳动 Flink StateBackend 性能提升之路
底层实现是在内存中通过 Map 的数据结构来存储数据,把原始的数据对象直接存储到内存中。这种 StateBackend 的优点是访问速度特别快,所有操作都是在内存中进行,基本没有额外的 CPU 开销。缺点是随着状态规模的增长,JVM 的 GC 停顿时间也会越来越长,同时状态规模会受到内存的限制。**RocksDBStateBackend**底层选用了 RocksDB 来存储数据,存储的状态规模理论上受限于磁盘,序列化后的结果也会比以 Object 的形式存在内存中要小...
RocketMQ 存储机制浅析
ActiveMQ(默认采用的 KahaDB 做消息存储)可选用 JDBC 做消息持久化,通过简单的 xml 配置信息即可实现 JDBC 消息存储。使用文件系统做持久化的情况下,可获得更高效的 I/O 读写。* Broker Store 目录结构``` storePathRootDir=/cache1/rocketmq/broker/data ├── abort // 该文件在 Broker 启动后会自动创建,正常关闭 Broker,该文件会自动消失。若在没有启动 Broker 的情况下,发现这个文件是存...
sonic:基于 JIT 技术的开源全场景高性能 JSON 库
且没有类似 Protobuf 的强制模型约束(schema),编解码效率往往十分低下。再加上有些业务开发者对 JSON 库的不恰当选型与使用,最终导致服务性能急剧劣化。在字节跳动,我们也遇到了上述问题。根据此前统计的公司 CP... 那么我们就可以在序列化阶段直接输出这个对象对应的 JSON 值(‘true’或‘false’),并不需要再检查这个对象的具体类型。sonic-JIT 的核心思想就是:**将模型解释与数据处理逻辑分离,让前者在“编译期”固定下来**...
