许多开发人员认为，序列化流量可以使 Web 应用程序更安全、更快。那很容易，对吧？事实是，如果后端代码没有采取足够的防御措施，无论客户端和服务器之间如何交换数据，安全隐患仍然存在。...在本文中，我们将向您展示如果 Web 应用程序在根目录存在漏洞，序列化如何无法阻止攻击者。...在我们的活动中，应用程序容易受到 SQL 注入的攻击，我们将展示如何利用它以防通信使用 Protocol Buffer 进行序列化，以及如何为其编写 SQLMap 篡改程序。...在 Web 应用程序的活动中，我们遇到了一个奇怪的目标行为，事实上，在 HTTP 拦截期间，数据似乎以 base64 编码，但在解码响应后，我们注意到数据是二进制格式。...与 JSON 和 XML 等其他格式不同，Protobuf 对人类不友好，因为数据以二进制格式序列化，有时以 base64 编码。
因此下面来根据多个方面来逐点分析如何对Spark应用程序调优，分析的顺序是从表面到底层的Shuffle阶段。其实最重要的调优还是Shuffle阶段的调优。...2.高性能序列化类库 在分布式应用程序中，要想程序能够工作，首先第一步是什么？毫无疑问是分布式节点之间的通信，要想通信，最重要的阶段是序列化和反序列化。...NODE_LOCAL：数据和计算它的代码在一个节点上，但是不在一个进程中，比如在不同的executor进程中，或者是数据在HDFS文件的block中。...NO_PREF：数据从哪里过来，性能都是一样的。 RACK_LOCAL：数据和计算它的代码在一个机架上。 ANY：数据可能在任意地方，比如其他网络环境内，或者其他机架上。...shuffle read的拉取过程是一边拉取一边进行聚合的。
从kafka中不断拉取数据进行词频统计。...Spark向kafka中写入数据 上文阐述了Spark如何从Kafka中流式的读取数据，下面我整理向Kafka中写数据。...Direct方式从Kafka拉取batch，之后经过分词、统计等相关处理，回写到DB上（至于Spark中DB的回写方式可参考我之前总结的博文：Spark踩坑记——数据库（Hbase+Mysql）），由此高效实时的完成每天大量数据的词频统计任务...拉取在每个batchDuration期间拉取的数据能够顺利的处理完毕，做到尽可能高的吞吐量，而这个参数的调整可以参考可视化监控界面中的Input Rate和Processing Time，如下图： 缓存反复使用的...，Spark Streaming能够实时的拉取Kafka当中的数据，并且能够保持稳定，如下图所示： 当然不同的应用场景会有不同的图形，这是本文词频统计优化稳定后的监控图，我们可以看到Processing
不同数据库，数据库服务器的性能，甚至同一个数据库的不同配置都会影响到同一段代码的性能。具体情况请在自己的生产环境进行测试。...举个栗子，这里是MYSQL是如何处理这个查询的（其他数据库的情况也差不多），想象一下当一个表有十亿行的时候会怎样： 为了完成ORDER BY RAND() ，需要一个RAND()列来排序 为了有RAND...想象一下如果你有十亿行的数据。你是打算把它存储在一个有百万元素的list中，还是愿意一个一个的query？...无论是结果上看（12ms）还是SQL语句的运行时间上看（9ms）方法1甩了其他方法一大截 即便数据量增加到21万，方法1也会比其他两种方法快： time: 98 (0.094) SELECT...此后将不再测试第三种方法 最后，数据量增加到5,195,536个 随着表中数据行数的增加，两个方法的所用的时间都到了一个完全不能接受的程度。两种方法所用的时间也几乎相同。
前言 在WeTest舆情项目中，需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计，在生产者一端，我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中，而在消费者一端，我们利用了spark streaming从kafka...中不断拉取数据进行词频统计。...Spark向kafka中写入数据 上文阐述了Spark如何从Kafka中流式的读取数据，下面我整理向Kafka中写数据。...，对于爬取到的游戏玩家评论数据，我们会生产到Kafka中，而另一端的消费者我们采用了Spark Streaming来进行流式处理，首先利用上文我们阐述的Direct方式从Kafka拉取batch，之后经过分词...Streaming能够实时的拉取Kafka当中的数据，并且能够保持稳定，如下图所示： 当然不同的应用场景会有不同的图形，这是本文词频统计优化稳定后的监控图，我们可以看到Processing Time这一柱形图中有一
Android开发人员都知道，Intent适用于在不同的Activity之间传递数据，包括参数、字符串、以及序列化的对象等。...1MB之内（1024KB），笔者采用的是传递Bitmap的方法，发现当图片大小超过1024（准确地说是1020左右）的时候，程序就会出现闪退、停止运行等异常(不同的手机反应不同)，因此可以判断Intent...如果想传递图片那么建议使用其他方式，附录里提供了三种传递图片的方式。 下面谈谈我们如何通过Intent组件传递大数据 传递小的bitmap对象 1。...，这种处理方式会由于读写文件较为耗时导致程序运行效率较低； 方法二：将需要传递的数据信息封装在一个静态的类中（注意当前组件和要跳转到的组件必须属于同一个进程，因为进程之间才能够共享数据），在当前组件中为类设置内容...如果是通过线程什么的从网上拉取的图片，可以定义一个下载的工具类，并定义一个static的静态Map集合，每拉取成功一张图片就把该图片存入Map中作为缓存。key是该图片的拉取地址。
途径包括：DB 定时拉取、Kafka 流式拉取、HTTP/COS 拉取、RPC 拉取等；数据格式也多种多样，每个数据方提供的数据格式各不相同。...以 Kafka 拉取类接入为例，小说业务推送的是 JSON 格式数据，而小程序业务推送的是 PB 序列化的二进制字节流。...在处理层，不同的业务我们要执行不同的格式校验；有的业务收到数据后，需要再请求其他服务以补全特定属性；有的业务需要我们执行一些字段格式转换；有的业务需要我们对数据中的值进行定制化修改。...数据接入服务故障容灾 数据不丢是内容架构的核心指标，无论数据是怎么来的，只要进入了我们系统，就应该保证不丢失。 接入系统的各类接入方式可归为三类：接口推送类、Kafka 通道类和定时任务批式拉取类。...这三类接入方式中，Kafka 通道类自带数据备份，数据未处理完时不执行 Offset Commit，即可保证该数据不会丢失；批式定时拉取类的任务是可重入的，若拉取任务运行过程中进程退出，新节点重启任务即可恢复
复制代码 ---- 程序开发调优 ：对多次使用的RDD进行持久化 // 正确的做法。 // 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。...// 第二次执行reduce算子时，就会直接从内存中提取数据进行计算，不会重复计算一个rdd。...shuffle过程中，各个节点上的相同key都会先写入本地磁盘文件中，然后其他节点需要通过网络传输拉取各个节点上的磁盘文件中的相同key。...其他节点在拉取所有节点上的相同key时，就会大大减少需要拉取的数据数量，从而也就减少了磁盘IO以及网络传输开销。...Spark默认使用的是Java的序列化机制，你可以使用Kryo作为序列化类库，效率要比 Java的序列化机制要高： // 创建SparkConf对象。
因为不进行序列化与反序列化操作，就避免了这部分的性能开销；对这个RDD的后续算子操作，都是基于纯内存中的数据的操作，不需要从磁盘文件中读取数据，性能也很高；而且不需要复制一份数据副本，并远程传送到其他节点上...2) 降低shuffle read拉取数据量的大小。 3) 降低reduce端聚合的次数。...4) RACK_LOCAL task所计算的数据在同机架的不同节点的磁盘或者Executor进程的内存中 ? ...去远程连接其他节点上executor的block manager去获取，尝试建立远程的网络连接，并且去拉取数据。...，对应的Executor上面的block manager也挂掉了，找不到对应的shuffle map output文件，Reducer端不能够拉取数据。
广播变量起初在 Driver 中，Task 在运行时会首先在自己本地的 Executor 上的 BlockManager 中尝试获取变量，如果本地没有，BlockManager 会从 Driver 中远程拉取变量的副本...此方法对于由 groupByKey、reduceByKey 这类算子造成的数据倾斜有比较好的效果。如果是 join 类的 shuffle 操作，还得用其他的解决方案。...reduce 端拉取数据的缓冲区减小，不容易导致OOM，但是相应的 reudce 端的拉取次数增加，造成更多的网络传输开销，造成性能的下降。在开发中还是要保证任务能够运行，再考虑性能的优化。...JVM GC 导致的 shuffle 文件拉取失败 在 Shuffle 过程中，后面 stage 的 Task 想要去上一个 stage 的 Task 所在的 Executor 拉取数据，结果对方正在执行...序列化问题要注意以下三点： 作为RDD的元素类型的自定义类，必须是可以序列化的； 算子函数里可以使用的外部的自定义变量，必须是可以序列化的； 不可以在RDD的元素类型、算子函数里使用第三方的不支持序列化的类型
因为不进行序列化与反序列化操作，就避免了这部分的性能开销；对这个RDD的后续算子操作，都是基于纯内存中的数据的操作，不需要从磁盘文件中读取数据，性能也很高；而且不需要复制一份数据副本，并远程传送到其他节点上...shuffle过程中，各个节点上的相同key都会先写入本地磁盘文件中，然后其他节点需要通过网络传输拉取各个节点上的磁盘文件中的相同key。...其他节点在拉取所有节点上的相同key时，就会大大减少需要拉取的数据数量，从而也就减少了磁盘IO以及网络传输开销。...// 如果有则直接使用；如果没有则从Driver或者其他Executor节点上远程拉取一份放到本地Executor内存中。 // 每个Executor内存中，就只会驻留一份广播变量副本。...Spark支持两种压缩算法： Snappy算法：高压缩速度 LZF算法：高压缩比 在不同的场景中选择不同的压缩算法可以有效的提高程序运行的效率。
广播变量起初在 Driver 中，Task 在运行时会首先在自己本地的 Executor 上的 BlockManager 中尝试获取变量，如果本地没有，BlockManager 会从 Driver 中远程拉取变量的副本...此方法对于由 groupByKey、reduceByKey 这类算子造成的数据倾斜有比较好的效果。如果是 join 类的 shuffle 操作，还得用其他的解决方案。...reduce 端拉取数据的缓冲区减小，不容易导致OOM，但是相应的 reudce 端的拉取次数增加，造成更多的网络传输开销，造成性能的下降。在开发中还是要保证任务能够运行，再考虑性能的优化。...JVM GC 导致的 shuffle 文件拉取失败 在 Shuffle 过程中，后面 stage 的 Task 想要去上一个 stage 的 Task 所在的 Executor 拉取数据，结果对方正在执行...序列化问题要注意以下三点： 作为RDD的元素类型的自定义类，必须是可以序列化的 算子函数里可以使用的外部的自定义变量，必须是可以序列化的 不可以在RDD的元素类型、算子函数里使用第三方的不支持序列化的类型
我们知道，组件渲染树的数据并不像 store 中的数据这么简单，可以直接用 JSON 序列化和反序列化。...3）和其他框架 store 序列化不同，如果框架发现组件的 state 后续不再被使用，就不会序列化到 JSON 的 objs 数据中。...Qwik 默认的预拉取策略是通过 Interception Observer 判断组件是否在可见视口内，如果可见才异步预拉取组件的资源。...当然预拉取策略是支持自定义的，未来可以尝试一下通过用户行为的实时反馈来决定哪些资源需要预拉取，这里还是有不少提升空间的。...有人就会问，加上预拉取之后，Qwik 的资源加载执行和现有的框架又有什么不同呢？其实还是有挺多不同的： 1）Qwik 能够从框架层面实现超细粒度力度的 chunk 和懒加载，这是其他框架不能实现的。
Kafka消费者相关的概念 消费者与消费组 假设这么个场景：我们从Kafka中读取消息，并且进行检查，最后产生结果数据。....*"); 拉取循环 消费数据的API和处理方式很简单，我们只需要循环不断拉取消息即可。...2）这是上面代码中最核心的一行代码。我们不断调用poll拉取数据，如果停止拉取，那么Kafka会认为此消费者已经死亡并进行重平衡。...而且，Kafka还支持我们从指定位移开始消费。从指定位移开始消费的应用场景有很多，其中最典型的一个是：位移存在其他系统（例如数据库）中，并且以其他系统的位移为准。...考虑这么个场景：我们从Kafka中读取消费，然后进行处理，最后把结果写入数据库；我们既不想丢失消息，也不想数据库中存在重复的消息数据。
Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。...假如某个节点挂掉，节点的内存或磁盘中的持久化数据丢失了，那么后续对RDD计算时还可以使用该数据在其他节点上的副本。如果没有副本的话，就只能将这些数据从源头处重新计算一遍了。...shuffle过程中，各个节点上的相同key都会先写入本地磁盘文件中，然后其他节点需要通过网络传输拉取各个节点上的磁盘文件中的相同key。...其他节点在拉取所有节点上的相同key时，就会大大减少需要拉取的数据数量，从而也就减少了磁盘IO以及网络传输开销。...// 如果有则直接使用；如果没有则从Driver或者其他Executor节点上远程拉取一份放到本地Executor内存中。 // 每个Executor内存中，就只会驻留一份广播变量副本。
Shuffle是连接map和reduce之间的桥梁，它将map的输出对应到reduce输入中，这期间涉及到序列化反序列化、跨节点网络IO以及磁盘读写IO等，所以说Shuffle是整个应用程序运行过程中非常昂贵的一个阶段...stage的每个partition中，并将其临时写到磁盘，该过程叫做shuffle write 每个reduce task通过网络拉取上游stage中所有map task的指定分区结果数据，该过程叫做shuffle...在reduce阶段，reduce task拉取数据做combine时不再使用HashMap而是ExternalAppendOnlyMap。如果内存不足会写次磁盘。但是排序会导致性能损失。...B ->G 中的join是窄依赖，因为之前的groupby已经将B中的数据通过shuffle进行了分区 所以join操作已有窄依赖已有宽依赖 如何判断是宽依赖还是窄依赖 每个RDD对象都有一个dependencies...2.4 缓存 如果在应用程序中多次使用同一个RDD，可以将该RDD缓存起来，该RDD只有在第一次计算的时候会根据血缘关系得到分区的数据，在后续其他地方用到该RDD的时候，会直接从缓存处取而不用再根据血缘关系计算
做好告警及日志记录，发现问题、解决问题，从程序及kafka服务端、网络性能等角度优化。 重试可能会产生消息重复消费问题，这个问题如何解决呢？...那么如果多个不同的消息发送至不同的分区，我们该如何保证多条消息要么都发送成功（都写入kafka broker数据日志），要么就都不写入kafka数据日志？...常见情况：当消费者拉取数据之后长时间无法完成数据处理（不执行下一次的数据拉取动作），kafka服务端就认为这个消费者挂掉了（即kafka服务端认为消费者组内消费者数量变少了）。...当消费者拉取一批数据，在超过max.poll.interval.ms时间后仍然不执行下一次数据拉取poll（因为数据处理超时），kafka服务端就认为这个消费者挂掉了。...如果您想要将日期类型序列化为其他格式，例如ISO 8601日期格式或自定义格式，您可以使用ObjectMapper的日期格式化程序来实现。
假如某个节点挂掉，节点的内存或磁盘中的持久化数据丢失了，那么后续对RDD计算时还可以使用该数据在其他节点上的副本。如果没有副本的话，就只能将这些数据从源头处重新计算一遍了。...因为不进行序列化与反序列化操作，就避免了这部分的性能开销；对这个RDD的后续算子操作，都是基于纯内存中的数据的操作，不需要从磁盘文件中读取数据，性能也很高；而且不需要复制一份数据副本，并远程传送到其他节点上...shuffle过程中，各个节点上的相同key都会先写入本地磁盘文件中，然后其他节点需要通过网络传输拉取各个节点上的磁盘文件中的相同key。...其他节点在拉取所有节点上的相同key时，就会大大减少需要拉取的数据数量，从而也就减少了磁盘IO以及网络传输开销。...// 如果有则直接使用；如果没有则从Driver或者其他Executor节点上远程拉取一份放到本地Executor内存中。 // 每个Executor内存中，就只会驻留一份广播变量副本。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
