DBE_XMLPARSER 接口介绍 DBE_XMLPARSER用于将xml字符串反序列化，将存储xml文档的字符串转换为document节点。高级包DBE_XMLPARSER支持的所有接口请参见表1。 XMLPARSER数据类型可以被用来存储XMLPARSER数据，存储Xmlp

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DBE_XMLPARSER 接口介绍 DBE_XMLPARSER用于将xml字符串反序列化，将存储xml文档的字符串转换为document节点。高级包DBE_XMLPARSER支持的所有接口请参见表1。 XMLPARSER数据类型可以被用来存储XMLPARSER数据，存储Xmlp

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tutil库。 避免嵌套结构。 Key尽量不要使用String。 开发Spark应用程序时，建议序列化RDD。 RDD做cache时默认是不序列化数据的，可以通过设置存储级别来序列化RDD减小内存。例如： testRDD.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER)

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逻辑处理后，将评测结果写成评测pb。 其中仿真pb是通过八爪鱼提供的sim_osi.proto进行序列化和反序列化，评测pb是通过八爪鱼提供的eva.proto进行序列化和反序列化的。 延时评测算法的实现有如下几个步骤： 在代码内通过SIM_OSI_PATH环境变量获取仿真pb路

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Oracle WebLogic wls9-async反序列化远程命令执行漏洞（CNVD-C-2019-48814） 2019年04月17日，华为云应急响应中心检测到国家信息安全漏洞共享平台（China National Vulnerability Database，CNVD）发布的Oracle

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DBE_XMLPARSER 接口介绍 DBE_XMLPARSER用于将xml字符串反序列化，将存储xml文档的字符串转换为document节点。高级包DBE_XMLPARSER支持的所有接口请参见表1。 XMLPARSER数据类型可以被用来存储XMLPARSER数据，存储Xmlp

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txt', 'result.txt') # 读取并反序列化JSON数据 json_data = read_and_deserialize_json('result.txt') # 将JSON数据反序列化为结构体列表 data_struct_list =

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tutil库。 避免嵌套结构。 Key尽量不要使用String。 开发Spark应用程序时，建议序列化RDD。 RDD做cache时默认是不序列化数据的，可以通过设置存储级别来序列化RDD减小内存。例如： testRDD.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER)

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请检查事件通道、事件源、事件订阅等是否创建成功并且正确配置。 事件体的格式不正确。 请检查事件是否符合CloudEvents协议标准格式，特别注意使用序列化框架序列化后属性的大小写有没有改变。

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spark.sql.collect.Hive 该参数在spark.sql.uselocalFileCollect开启的情况下生效。直接序列化的方式，还是间接序列化的方式保存结果数据到磁盘。 优点：针对分区数特别多的表查询结果汇聚性能优于直接使用结果数据保证在磁盘的方式。 缺点：和spark

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Oracle WebLogic wls9-async反序列化远程命令执行漏洞（CNVD-C-2019-48814） 2019年04月17日，华为云应急响应中心检测到国家信息安全漏洞共享平台（China National Vulnerability Database，CNVD）发布的Oracle

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维管理AOM。 设置完成后，单击“下一步”，进入生成策略页面。 API设置。 图8 API设置 Json序列化 小驼峰：序列化后的json属性名，采用驼峰格式。 下划线：序列化后的json属性名，采用下划线连接单词。 标准响应体：返回的响应体是否使用标准样式。 { "code":

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spark.sql.collect.Hive 该参数在spark.sql.uselocalFileCollect开启的情况下生效。直接序列化的方式，还是间接序列化的方式保存结果数据到磁盘。 优点：针对分区数特别多的表查询结果汇聚性能优于直接使用结果数据保证在磁盘的方式。 缺点：和spark

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xml文件中的标签，写入结束标签</的时候，需要自动补全标签对 可以安装如下“Auto Close Tag”插件： 然后启用下面的配置项，就可以在输入</ 的时候自动补全标签对： 父主题： CodeArts IDE for Java

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Kryo Kryo是一个非常高效的Java序列化框架，Spark中也默认集成了该框架。几乎所有的Spark性能调优都离不开将Spark默认的序列化器转化为Kryo序列化器的过程。目前Kryo序列化只支持Spark数据层面的序列化，还不支持闭包的序列化。设置Kryo序列元，需要将配置项“spark

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_Services_ClientConfig/HDFS/config”路径下的“core-site.xml”和“hdfs-site.xml”文件。 查看“core-site.xml”文件中是否有“fs.trash.interval”配置项，若没有，则新增以下配置。 <property>

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Kryo Kryo是一个非常高效的Java序列化框架，Spark中也默认集成了该框架。几乎所有的Spark性能调优都离不开将Spark默认的序列化器转化为Kryo序列化器的过程。目前Kryo序列化只支持Spark数据层面的序列化，还不支持闭包的序列化。设置Kryo序列元，需要将配置项“spark

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serializers.KafkaAvroSerializer 序列化的记录，以及可以写入成能被 io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroDeserializer 反序列化的记录。 当以这种格式读取（反序列化）记录时，将根据记录中编码的 schema 版本

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serializers.KafkaAvroSerializer序列化的记录，以及可以写入成能被 io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroDeserializer反序列化的记录。 当以这种格式读取（反序列化）记录时，将根据记录中编码的 schema 版本 id

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serializers.KafkaAvroSerializer序列化的记录，以及可以写入成能被 io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroDeserializer反序列化的记录。 当以这种格式读取（反序列化）记录时，将根据记录中编码的 schema 版本 id

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Spark Core调优 数据序列化 配置内存 设置并行度 使用广播变量 使用External Shuffle Service提升性能 Yarn模式下动态资源调度 配置进程参数 设计DAG 经验总结 父主题： Spark应用调优

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