在dart (List<List<Tuple2>>)中序列化/反序列化嵌套的Tuple2数组的最佳方法是什么 - 腾讯云开发者社区

； POJOs 类中所有的字段必须是 Public 或者具有 Public 修饰的 getter 和 setter 方法； POJOs 类中的字段类型必须是 Flink 支持的。...Person("Tom", 12)) 1.4 辅助类型在 Flink 中也支持一些比较特殊的数据数据类型，例如 Scala 中的 List、Map、Either、Option、Try 数据类型，以及...TypeInformation 那这么多的数据类型，在 Flink 内部又是如何表示的呢？在 Flink 中每一个具体的类型都对应了一个具体的 TypeInformation 实现类。...TypeInformation 会提供一个 createSerialize() 方法，通过这个方法就可以得到该类型进行数据序列化操作与反序列化操作的序列化器 TypeSerializer： public...其中，Tuple、Pojo 和 CaseClass 类型是复合类型，它们可能嵌套一个或者多个数据类型。在这种情况下，它们的序列化器同样是复合的。它们会将内嵌类型的序列化委托给对应类型的序列化器。

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Python中json和pickle模快dumps()、loads()、dump()、load()序列化和反序列化实例

在python中，序列化可以理解为：把python的对象编码转换为json格式的字符串，反序列化可以理解为：把json格式字符串解码为python数据对象。...在python的标准库中，专门提供了json库与pickle库来处理这部分。...android','ios','uiautomator'] #json.dump()用于将dict类型的数据转成str，并写入到txt/json文件中。...list2) print(type(list1),list1,type(list2),list2,type(list3),list3) tuple1='(1,2,3)' tuple2=eval(tuple1...) tuple3=str(tuple2) print(type(tuple1),tuple1,type(tuple2),tuple2,type(tuple3),tuple3) dict1="{'name

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Flink实战(三) - 编程范式及核心概念

Flink程序可以在各种环境中运行，独立运行或嵌入其他程序中。执行可以在本地JVM中执行，也可以在许多计算机的集群上执行。...如果要“导航”到嵌套的Tuple2中，则必须使用下面解释的字段表达式键。...可以在POJO和Tuples中选择嵌套字段例如，“user.zip”指的是POJO的“zip”字段，其存储在POJO类型的“user”字段中。...一个示例是将元素的稀疏向量实现为数组的数据类型。知道数组大部分为零，可以对非零元素使用特殊编码，而通用序列化只需编写所有数组元素。...7.6 Hadoop Writables 可以使用实现org.apache.hadoop.Writable接口的类型。 write（）和readFields（）方法中定义的序列化逻辑将用于序列化。

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三万字长文 | Spark性能优化实战手册

// cache()方法表示：使用非序列化的方式将RDD中的数据全部尝试持久化到内存中。 // 此时再对rdd1执行两次算子操作时，只有在第一次执行map算子时，才会将这个rdd1从源头处计算一次。...// 而且其中的_SER后缀表示，使用序列化的方式来保存RDD数据，此时RDD中的每个partition //都会序列化成一个大的字节数组，然后再持久化到内存或磁盘中。...该级别会将RDD数据序列化后再保存在内存中，此时每个partition仅仅是一个字节数组而已，大大减少了对象数量，并降低了内存占用。...原则八：使用Kryo优化序列化性能在Spark中，主要有三个地方涉及到了序列化： 1、在算子函数中使用到外部变量时，该变量会被序列化后进行网络传输（见“原则七：广播大变量”中的讲解）。...3、使用可序列化的持久化策略时（比如MEMORY_ONLY_SER），Spark会将RDD中的每个partition都序列化成一个大的字节数组。

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四万字长文 | Spark性能优化实战手册（建议收藏）

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flink状态管理-keyed

注意如果你的managed state需要自定义序列化逻辑，需要对managed state的自定义序列化以确保未来的兼容性。Flink默认的序列化不需要特殊处理。...你可以添加元素和检索Iterable来获取所有当前存储的元素。添加元素使用add(T)或者addAll(List)方法，获取Iterable使用Iterable get()方法。...首先需要记住的是这些状态对象只能用来与状态进行交互。状态不一定存储在内存中，但是可能存储在磁盘或者其他地方。第二个需要记住的是，从状态获取的值依赖于输入元素的key。...使用RuntimeContext访问状态，因此它只有在richfunction中才可以使用。rich function的相关信息请看这里，但是我们也很快会看到一个示例。...假如想用没有用TTL的savepoint，去恢复当前指定了TTL的应用程序，会报异常。带TTL的map状态只有在序列化器支持处理null值的时候支持用户的null值。

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万字Spark性能优化宝典（收藏版）

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三万字长文 | Spark性能优化实战手册

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Flink实战(三) - 编程范式及核心概念

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写给大忙人的Flink的Data Types

一.Flink 中 Data Type 组成基本数据类型：java 的 8 中基本数据类型加上它们各自的包装类型，在加上 void , String, Date,BigDecimal, BigInteger...基本数据类型的数据和 Object 类型的数组复合类型 1.Flink Java Tuples 2. scala case classes 3. Row 4....方法。...让 Flink 知道所有的子类可以在一定的程度上提高性能。...，仅仅在 Java Api 中时必要的。

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聊聊flink的Execution Plan Visualization

方法调用了getStreamGraph方法；getStreamGraph方法使用StreamGraphGenerator.generate生成了StreamGraph；之后就是调用StreamGraph.getStreamingPlanAsJSON...List>> virtualSelectNodes; private MapTuple2> virtualSideOutputNodes...方法使用JSONGenerator来序列化自己，返回json格式的execution plan 小结 flink提供了flink plan visualizer的在线地址，用于进行execution plan...的可视化，它接收json形式的execution plan StreamExecutionEnvironment的getExecutionPlan方法调用了getStreamGraph方法；getStreamGraph...方法使用StreamGraphGenerator.generate生成了StreamGraph StreamGraph的getStreamingPlanAsJSON方法使用JSONGenerator来序列化自己

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踩坑记| flink state 序列化 java enum 竟然岔劈了

结论：在 flink 程序中，如果状态中有存储 java enum，那么添加或者删除 enum 中的一个枚举值时，就有可能导致状态恢复异常，这里的异常可能不是在恢复过程中会实际抛出一个异常，而是有可能是...踩坑场景篇-这个坑是啥样的问题排查篇-坑的排查过程问题原理解析篇-导致问题的机制是什么避坑篇-如何避免这种问题总结篇 2.踩坑场景篇-这个坑是啥样的对任务做一个简单的过滤条件修改，任务重新上线之后...因此就出现了 DimNameEnum.uv_type 将 DimNameEnum.sex 的位置占了的情况。 4.问题原理解析篇-导致问题的机制是什么来看看源码吧。...3 发现 enum 类型的序列化器是 EnumSerializer，看看 EnumSerializer 的 serde 实现，如图所示： 4 最关键的两个变量：序列化时用 valueToOrdinal...5.避坑篇-如何避免这种问题 5.1.枚举解决在上述场景中，如果又想要把新枚举值加进去，又需要状态能够正常恢复，正常产出数据。那么可以把新的枚举值在尾部添加，比如下面这样。

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聊聊flink的Execution Plan Visualization

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【Flink】第二十六篇：源码角度分析Task执行过程

execute提交作业前，将用户编写的业务UDF逻辑封装成List数据结构，然后，在执行execute提交作业中，又用递归算法将其绘制成DAG数据结构，并且进行了四层的DAG...最后真正执行的是 MailboxProcessor 中的 runMailboxLoop() 方法，也就是上面说的 MailBox 主线程，StreamTask 运行的核心流程也是在这个方法中，其实现如下...的处理就是在这个方法中进行的我们沿着StreamTask的线索继续探索，在processInput中，StreamTask将消息交给了StreamInputProcessor，而StreamInputProcessor...在Flink中Java对象的有效信息被序列化，在内存中连续存储，保存在预分配的内存块上，内存块叫作MemorySegment，即内存分配的最小单元。...很多运算可以直接操作序列化的二进制数据，而不需要反序列化。MemorySegment可以在堆上：Java byte数组；也可以在堆外：ByteBuffer。

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Flink1.4 如何使用状态

如果你的Managed State需要自定义序列化逻辑，请参阅相应的指南以确保将来的兼容性。Flink的默认序列化器不需要特殊处理。 3....在RichFunction中可用的RuntimeContext具有下面访问状态的方法： ValueState getState(ValueStateDescriptor) ReducingState getReducingState...状态应该是一个可序列化的对象列表，相互间彼此独立，因此可以在扩展时重新分配。换句话说，这些对象可以在非Keyed State中重新分配比较细的粒度。...在那里ListState清除了前一个检查点包含的所有对象，然后用我们想要进行检查点的新对象填充。 Keyed State也可以在initializeState（）方法中初始化。...(List state) throws Exception; snapshotState()方法应该返回一个对象列表来进行checkpoint，而restoreState()方法在恢复时必须处理这样一个列表

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Apache Hudi索引实现分析（一）之HoodieBloomIndex

2.1 LookupIndex分析其中第三步的主要逻辑在 HoodieBloomIndex#lookupIndex方法中，其核心代码如下 private JavaPairRDD的文件的逻辑在 HoodieBloomIndex#loadInvolvedFiles方法中，其核心代码如下 ListTuple2中查找包含记录的文件在 HoodieBloomIndex#findMatchingFilesForRecordKeys中，其核心代码如下 JavaPairRDD<HoodieKey, HoodieRecordLocation...::iterator); } 可以看到，该方法最核心的逻辑就是根据之前从文件中读取的最大和最小的recordKey来过滤无需比较的文件。...，布隆过滤器会从文件中反序列化 if (bloomFilter.mightContain(recordKey)) { // 如果包含则加入候选列表，待进一步确认 candidateRecordKeys.add

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Flink —— 状态

在本节中，您将了解Flink为编写有状态程序提供的api。请参阅有状态流处理以了解有状态流处理背后的概念。...Heap state backend 会额外存储一个包括用户状态以及时间戳的 Java 对象，RocksDB state backend 会在每个状态值（list 或者 map 的每个元素）序列化后增加...如果用户值序列化器不支持 null，可以用 NullableSerializer 包装一层。 State TTL 当前在 PyFlink DataStream API 中还不支持。...TTL 过滤器需要解析上次访问的时间戳，并对每个将参与压缩的状态进行是否过期检查。对于集合型状态类型（比如 list 和 map），会对集合中每个元素进行检查。...对于元素序列化后长度不固定的列表状态，TTL 过滤器需要在每次 JNI 调用过程中，额外调用 Flink 的 java 序列化器，从而确定下一个未过期数据的位置。

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详解ApacheHudi如何节约宝贵的存储空间

clean，然后过滤出从上次已完成 clean的 instant时间到当前clean中需要保留的最早的 instant时间，并获取对应的分区路径；否则直接返回所有的分区路径。...在获取了所有待 clean的分区路径后，还需要调用 HoodieCleanHelper#getDeletePaths获取所有待删除的文件路径。...IllegalArgumentException("Unknown cleaning policy : " + policy.name()); } return deletePaths; } 可以看到，根据策略的不同调用不同方法来获取分区下待删除的所有文件...2.2 执行HoodieCleanerPlan 在生成 HoodieCleanerPlan后，会将其序列化并保存至元数据目录，然后开始执行，其核心在 HoodieCleanClient#runClean...，并且为了避免每次全分区处理，Hudi还提供了增量 Clean配置项，即仅仅只处理从上次 Clean后影响的分区，然后将 HoodieCleanerPlan序列化至元数据（.aux）目录，在执行阶段会从元数据目录中反序列化后执行删除文件操作

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2021年大数据Flink（二十五）：Flink 状态管理

生产者的消费在单条数据中可以得到，消费者的数据也可以在单条数据中得到，所以相同输入可以得到相同输出，这就是一个无状态的计算。...，Managed State 由 Flink Runtime 管理，自动存储，自动恢复，在内存管理上有优化；而 Raw State 需要用户自己管理，需要自己序列化，Flink 不知道 State 中存入的数据是什么结构...，只有用户自己知道，需要最终序列化为可存储的数据结构。...从状态数据结构来说，Managed State 支持已知的数据结构，如 Value、List、Map 等。而 Raw State只支持字节数组，所有状态都要转换为二进制字节数组才可以。...可以通过add方法往列表中附加值；也可以通过get()方法返回一个Iterable来遍历状态值，如统计按用户id统计用户经常登录的Ip ReducingState:这种状态通过用户传入的reduceFunction

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HBase Bulkload 实践探讨

通过 insert overwrite table 命令将 A' 表中的数据插入到 A 中，此时在表 A 的 location 目录下可以生成若干分区文件。...而这里笔者找了很多博客对排序这一步都语焉不详，在笔者最开始编码的时候，曾经尝试从 SQL 读出数据生成 ListTuple2> 列表，...ImmutableBytesWritable 无法序列化的异常。...driver 中初始化的对象于在 RDD 的 action 或者 transformation 中无法获取的异常，需要做 broadcast。...Dataset 转为 ListTuple2Tuple2,KeyValue>> 对象的逻辑 public static ListTuple2

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Flink DataStream 类型系统 TypeInformation

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