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MessagePack vs POF(Coherence)でシリアライズサイズの勝負！ - snuffkinの遊び場
前回はJBoss MarshallingとMessagePackのシリアライズサイズを比較してみましたが、今回はCoherenceで使用しているPortable Object Format(POF)も比較してみましょう。 Oracleのページから評価版のCoherenceをダウンロードすれば良かったのかもしれませんが、手っ取り早くWebから情報を探してきました。「CoherenceのPOF形式でシリアライズされたオブジェクトのサイズ見積もりツール」(山本大＠クロノスの日記)にPOFのシリアライズサイズについて載っています(こういう情報、ありがとうございます)。このページでは「Person.java」に「ExampleMain.java」でサンプルデータを入れてサイズ測定をしています。同じクラス、データでMessagePackでシリアライズして比較してみました。 各フレームワークの紹介 Po
JBoss Marshalling vs MessagePackでシリアライズサイズの勝負！ - snuffkinの遊び場
ちょっと興味があり、シリアライズフレームワークについて調べてみました。Java標準のシリアライズはサイズが大きくなってしまうため、いろんな人が工夫して小さくシリアライズする仕組みを考えています。そんな中で、今回は(今回しかやらないかもしれませんが)、JBoss MarshallingとMessagePackでどちらが小さなサイズにシリアライズできるのか測ってみました。 各フレームワークの紹介 JBoss Marshalling JBossの周辺で使われているシリアライズの仕組み。Javaのシリアライズでは効率が悪いため、独自に開発されました。 MessagePack 言語に依存しないシリアライズの仕組み。Format specificationを読むと、シリアライズの小さくするための工夫が徹底している感じがします。 シリアライズ対象のデータ 次のような、どこにでもありそうなクラスを作ってみ
おひろめ会：Javaにおけるデータシリアライズ手法
Treasure Dataの基本データフォーマットであるMessagePackと、msgpack-javaでの最適化について紹介します。 Organizations need to perform increasingly complex analysis on data — streaming analytics, ad-hoc querying, and predictive analytics — in order to get better customer insights and actionable business intelligence. Apache Spark has recently emerged as the framework of choice to address many of these challenges. In this session, we
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Serialization using ByteBuffer and recycled objects
