在C#领域,有很多成熟的开源JSON框架,其中最著名且使用最多的是 Newtonsoft.Json ,然而因为版本迭代,其代码要兼容从net2.0到现在的最新的net框架,并且要支持.net平台下的其它语言,所以最新发布版本的Newtonsoft.Json其dll大小接近700k,另一方面,因为其复杂的迭代历史导致它的代码为了维护向下扩展性和向上兼容性而舍弃一些性能。
几乎所有的大数据框架都要面临分布式计算、数据传输和持久化问题。数据传输过程前后要进行数据的序列化和反序列化:序列化就是将一个内存对象转换成二进制串,形成网络传输或者持久化的数据流。反序列化将二进制串转换为内存对象,这样就可以直接在编程语言中读写和操作这个对象。一种最简单的序列化方法就是将复杂数据结构转化成JSON格式。序列化和反序列化是很多大数据框架必须考虑的问题,在Java和大数据生态圈中,已有不少序列化工具,比如Java自带的序列化工具、Kryo等。一些RPC框架也提供序列化功能,比如最初用于Hadoop的Apache Avro、Facebook开发的Apache Thrift和Google开发的Protobuf,这些工具在速度和压缩比等方面与JSON相比有一定的优势。
RocketMQ 底层通讯是使用Netty来实现的。 下面我们通过源码分析下RocketMQ是怎么利用Netty进行通讯的。
对于 Spark 内置的算子,在 Python 中调用 RDD、DataFrame 的接口后,从上文可以看出会通过 JVM 去调用到 Scala 的接口,最后执行和直接使用 Scala 并无区别。而 对于需要使用 UDF 的情形,在 Executor 端就需要启动一个 Python worker 子进程,然后执行 UDF 的逻辑。那么 Spark 是怎样判断需要启动子进程的呢?
JSON作为目前最流行的传输格式,在Python中也有相应的实现方式。由于JSON格式的文本可以跨平台并且简单易用,因此被广泛传播。因此,我们今天的主要讨论内容是如何熟练地应用Python的JSON库来处理将JSON映射到文本,以及如何从文本映射到对象中。现在,让我们开始探讨这个话题。
简介 MessagePack for C#(MessagePack-CSharp)是用于C#的极速MessagePack序列化程序,比MsgPack-Cli快10倍,与其他所有C#序列化程序相比,具有
通过将 结构化的数据 进行 串行化(序列化),从而实现 数据存储 / RPC 数据交换的功能
枚举(Enumerations)是一种语言特性,对于建模有限的实体集来说特别有用。一个经典的例子是将工作日建模为一个枚举:每个七天都有一个值。Scala和许多其他语言一样,提供了一种表示枚举的方法:
环境: scala:2.12 spark:3.1.2 本文介绍spark从kafka获取数据,并进行反序列化 import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession} import org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.spark.sql.streaming.Trigger.ProcessingTime i
System.Text.Json 是 .NET Core 3 及以上版本内置的 Json 序列化组件,刚推出的时候经常看到踩各种坑的吐槽,现在经过几个版本的迭代优化,提升了易用性,修复了各种问题,是时候考虑使用 System.Text.Json 了。本文将从使用层面来进行对比。
计算机单机性能一直受到摩尔定律的约束,随着移动互联网的兴趣,单机性能不足的瓶颈越来越明显,制约着整个行业的发展。不过我们虽然不能无止境的纵向扩容系统,但是我们可以分布式、横向的扩容系统,这听起来非常的美好,不过也带来了今天要说明的问题,分布式的节点越多,通信产生的成本就越大。
前一章简单介绍了jndi注入的知识,这一章主要是分析一下fastjson 1.2.24版本的反序列化漏洞,这个漏洞比较普遍的利用手法就是通过jndi注入的方式实现RCE,所以我觉得是一个挺好的JNDI注入实践案例。
FlinkKafkaConsumer08可以消费一个或多个Kafka topic的数据,它的构造器需要接收以下参数:
Gson是谷歌官方推出的支持 JSON -- Java Object 相互转换的 Java序列化/反序列化 库,之前由于没有用过,所以学习一下。
fastjson 是阿里巴巴的开源 JSON 解析库,它可以解析 JSON 格式的字符串,支持将 Java Bean序列化为JSON字符串,也可以从 JSON 字符串反序列化到 JavaBean。
基于 socket 进行对象传输 先举个简单的例子,基于我们前面几次课程的只是,写一个 socket 通信的代码
> 公众号:[Java小咖秀](https://t.1yb.co/jwkk),网站:[javaxks.com](https://www.javaxks.com)
最近一直在研究如果提高kafka中读取效率,之前一直使用字符串的方式将数据写入到kafka中。当数据将特别大的时候发现效率不是很好,偶然之间接触到了Avro序列化,发现kafka也是支持Avro的方式于是就有了本篇文章。
众所周知,Spark 框架主要是由 Scala 语言实现,同时也包含少量 Java 代码。Spark 面向用户的编程接口,也是 Scala。然而,在数据科学领域,Python 一直占据比较重要的地位,仍然有大量的数据工程师在使用各类 Python 数据处理和科学计算的库,例如 numpy、Pandas、scikit-learn 等。同时,Python 语言的入门门槛也显著低于 Scala。
Protocol Buffers 为结构化数据的序列化向前兼容,向后兼容,提供了语言中立、平台无关、可扩展机制的途径。类似JSON,但比JSON更小、更快。
最近由于阿里的fastjson频繁爆出安全漏洞,为了避免后续升级上线的烦恼,决定弃用fastjson,使用Jackson,把现有项目中的fastjson都换成了Jackson,由于很多写法上有些不同,所以在这里把这些改过的东西做一下笔记。
我叫 Gson,是一款开源的 Java 库,主要用途为序列化 Java 对象为 JSON 字符串,或反序列化 JSON 字符串成 Java 对象。从我的名字上,就可以看得出一些端倪,我并非籍籍无名,我出身贵族,我爸就是 Google,市值富可敌国。
Bssom.Net是一个使用bssom结构协议实现的高性能结构化二进制序列化器,它具有以下特点,小巧,快速,功能性强.
在当今的编程世界里,JSON 已经成为将信息从客户端传输到服务器端的首选协议,可以好不夸张的说,XML 就是那个被拍死在沙滩上的前浪。
在上一篇博客 【Android Protobuf 序列化】Protobuf 使用 ( Protobuf 源码分析 | 创建 Protobuf 对象 ) 中 , 创建了 Protobuf 对象 , 本博客中将其序列化 , 保存到本地文件中 ;
fastjson提供了JSONField对序列化与反序列化进行定制,比如可以指定字段的名称,序列化的顺序。JSONField用于属性,方法方法参数上。JSONField的源码如下:
fastjson用于将Java Bean序列化为JSON字符串,也可以从JSON字符串反序列化到JavaBean。
在这篇文章,我将介绍一个名为 System.Net.Http.Json 的扩展库,它最近添加到了 .NET 中,我们看一下这个库能够给我们解决什么问题,今天会介绍下如何在代码中使用。
通过在属性、getter 方法或类级别上使用 @JsonSerialize 注解,可以指定要使用的序列化器。
作者:larva-zhh 来源:www.cnblogs.com/larva-zhh/p/11544317.html
其中使用QJsonDocument 可以用来序列化和反序列化的过程,进而实现文件读写、socket的读写。
关于 Json 序列化的框架可以说比较多了,比如 Spring 默认的 Jackson,国内互联网用的比较多的 FastJson,本文则主要介绍一下 Gson 的简单使用姿势,并不会涉及到不同的 json 框架的性能对比
在使用Jackson序列化和反序列化的时候,一般会设置一些相关特性,例如下面这样的代码:
本文主要根据Go语言Json包[1]、官方提供的Json and Go[2]和go-and-json[3]整理的。
Scala语言中,采用特质(trait)来代替接口的概念,也就是说,多个类具有相同的特质(trait)时,就可以将这个特质(trait)独立出来,采用关键字trait声明。
Flink DataStream 应用程序所处理的事件以数据对象的形式存在。函数调用时会传入数据对象,同时也可以输出数据对象。因此,Flink 在内部需要能够处理这些对象。当通过网络传输或者读写状态后端、检查点以及保存点时,需要对它们进行序列化和反序列化。为了能够更高效的做到这一点,Flink 需要详细了解应用程序处理的数据类型。Flink 使用类型信息的概念来表示数据类型,并为每种数据类型生成特定的序列化器、反序列化器以及比较器。
https://www.cnblogs.com/liqipeng/p/9148545.html
当涉及到网络通信和数据存储时,数据序列化一直都是一个重要的话题;特别是现在很多公司都在推行微服务,数据序列化更是重中之重,通常会选择使用 JSON 作为数据交换格式,且 JSON 已经成为业界的主流。但是 Google 这么大的公司使用的却是一种被称为 Protobuf 的数据交换格式,它是有什么优势吗?这篇文章介绍 Protobuf 的相关知识。
序列化过程就是在读取对象数据的时候,不断加入一些特殊分隔符,这些特殊分隔符用于在反序列化过程中截断用。
这个周末被几个技术博主的同一篇公众号文章 fastjson又被发现漏洞,这次危害可导致服务瘫痪! 刷屏,离之前的漏洞事件没多久,FastJson 又出现严重 Bug。目前项目中不少使用了 FastJson 做对象与JSON数据的转换,又需要更新版本重新部署,可以说是费时费力。与此同时,也带给我新的思考,面对大量功能强大的开源库,我们不能盲目地引入到项目之中,众多开源框架中任一个不稳定因素就足以让一个项目遭受灭顶之灾。趁着周末,在家学习下同样具备对象JSON相互转换功能的优秀开源框架 Gson,并且打算将今后项目使用 FastJson 的地方逐渐换成使用 Gson,记录下学习总结的内容,希望对小伙伴也有所帮助。
前几天被几个技术博主的同一篇公众号文章 fastjson又被发现漏洞,这次危害可导致服务瘫痪! 刷屏,离之前漏洞事件没多久,fastjson 又出现严重 Bug。目前项目中不少使用了 fastjson 做对象与JSON数据的转换,又需要更新版本重新部署,可以说是费时费力。与此同时,也带给我新的思考,面对大量功能强大的开源库,我们不能盲目地引入到项目之中,众多开源框架中某个不稳定因素就足以让一个项目遭受灭顶之灾。趁着周末,在家学习下同样具备JSON与对象转换功能的优秀开源框架 Gson,并且打算将今后项目使用 fastjson 的地方逐渐换成使用 Gson,记录下学习总结的内容,希望对小伙伴也有所帮助。
前言 Fastjson是一个由阿里巴巴维护的一个json库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,是号称Java中最快的json库。Fastjson接口简单易用,已经被广泛使用在缓存序列化、协议交互
fastjson要将enum序列化为ordinal只需要禁止WriteEnumUsingName feature。 首先根据默认的features排除WriteEnumUsingName,然后使用新的features序列化即可。
上一篇文章介绍了Jackson中的映射器ObjectMapper,以及如何使用它来实现Json与Java对象之间的序列化和反序列化,最后介绍了Jackson中一些序列化/反序列化的高级特性。而本文将会介绍Jackson中的一些常用的(序列化/反序列化)注解,并且通过示例来演示如何使用这些注解,从而来提高我们在处理Json上的工作效率。
JSON 起源于 1999 年的 JS 语言规范 ECMA262 的一个子集,后来 2003 年作为一个数据格式ECMA404(404???)发布。 2006 年,作为 rfc4627 发布,这时规范增加到 18 页,去掉没用的部分,十页不到。
在Java开发中,涉及Json序列化及反序列化的情况有很多,最常见的就是SpringBoot/SpringCloud项目中HTTP/Rest接口的传参。其中经常会涉及到时间类型LocalDateTime的序列化和反序列化,这里经常会因为序列化失败,导致接外部接口调用或Feign调用失败。
Java序列化是指把Java对象转换为字节序列的过程,而Java反序列化是指把字节序列恢复为Java对象的过程。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云