hadoop的序列化和反序列化

踩到棉花咯
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  1. 定义

    • 序列化是将数据结构或对象状态转换为可存储或可传输的格式（如字节序列）的过程。在Hadoop中，序列化主要用于将数据从内存中的对象形式转换为适合在分布式系统中传输或存储的字节流格式。
    • 例如，当一个Map任务处理完数据后，需要将中间结果发送给Reduce任务，这些中间结果就需要通过序列化转换为字节流，然后通过网络传输到Reduce任务所在的节点。

  2. Hadoop的序列化机制

    • Hadoop提供了自己的序列化机制，主要是通过Writable接口来实现。如果一个类要被序列化，它需要实现Writable接口。
    • 例如，Text类和IntWritable类等都是实现了Writable接口的类。Text类用于序列化字符串数据，IntWritable类用于序列化整数数据。
    • 实现Writable接口的类需要重写write(DataOutput out)方法，用于将对象的数据写入到输出流中。例如，在IntWritable类中，write方法会将整数值写入到输出流中，以便后续可以将其转换为字节流进行传输或存储。

  3. 优势

    • 高效性：Hadoop的序列化机制是专门为分布式计算环境设计的，能够高效地将数据转换为字节流格式。它采用了紧凑的二进制格式，减少了数据的存储和传输开销。
    • 兼容性：Hadoop的序列化机制与Hadoop框架的其他组件（如MapReduce、HDFS等）紧密集成，能够很好地支持分布式计算和存储的需要。例如，在MapReduce程序中，中间数据的传输和存储都依赖于Hadoop的序列化机制。

二、反序列化

  1. 定义

    • 反序列化是序列化的逆过程，即将可存储或可传输的格式（如字节序列）还原为数据结构或对象状态的过程。在Hadoop中，反序列化主要用于将从存储或传输中获取的字节流还原为内存中的对象形式。
    • 例如，当Reduce任务接收到Map任务发送过来的中间结果字节流时，就需要通过反序列化将这些字节流还原为对象，然后进行后续的处理。

  2. Hadoop的反序列化机制

    • Hadoop的反序列化机制也是通过Writable接口来实现的。实现了Writable接口的类需要重写readFields(DataInput in)方法，用于从输入流中读取数据并还原为对象。
    • 例如，在IntWritable类中，readFields方法会从输入流中读取一个整数值，并将其设置为对象的值。这样，就可以将从存储或传输中获取的字节流还原为IntWritable对象。
    • 在实际的Hadoop程序中，Hadoop框架会自动调用readFields方法来完成反序列化的过程。例如，在MapReduce程序中，当Reduce任务接收到中间结果字节流时，Hadoop框架会自动调用readFields方法将字节流还原为对象，然后将这些对象传递给Reduce函数进行处理。

  3. 优势

    • 高效性：Hadoop的反序列化机制能够高效地将字节流还原为对象。它采用了紧凑的二进制格式，减少了数据的解析开销。
    • 兼容性：Hadoop的反序列化机制与Hadoop框架的其他组件紧密集成，能够很好地支持分布式计算和存储的需要。例如，在MapReduce程序中，中间数据的反序列化过程是自动完成的，用户不需要手动处理字节流的解析。

三、自定义序列化和反序列化

  1. 场景

    • 在实际的Hadoop应用中，可能会遇到一些特殊的数据类型，这些数据类型不能直接使用Hadoop提供的Writable接口进行序列化和反序列化。例如，用户自定义的复杂对象类型。
    • 这时，就需要用户自定义序列化和反序列化的过程。用户可以通过实现Writable接口来定义自己的序列化和反序列化逻辑。

  2. 实现方法

    • 用户需要创建一个类，并实现Writable接口。在类中，需要重写write(DataOutput out)方法和readFields(DataInput in)方法。
    • 在write方法中，用户需要将对象的数据写入到输出流中。例如，如果用户自定义的类包含多个字段，就需要将每个字段的数据依次写入到输出流中。
    • 在readFields方法中，用户需要从输入流中读取数据并还原为对象。例如，用户需要按照write方法中写入数据的顺序，从输入流中依次读取每个字段的数据，并将其设置为对象的值。
    • 例如，假设用户自定义了一个Person类，包含name（字符串类型）和age（整数类型）两个字段。用户可以这样实现Person类的序列化和反序列化：

java

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public class Person implements Writable {
    private String name;
    private int age;

    public Person() {
    }

    public Person(String name, int age) {
        this.name = name;
        this.age = age;
    }

    @Override
    public void write(DataOutput out) throws IOException {
        Text.writeString(out, name); // 将name字段写入到输出流中
        out.writeInt(age); // 将age字段写入到输出流中
    }

    @Override
    public void readFields(DataInput in) throws IOException {
        name = Text.readString(in); // 从输入流中读取name字段
        age = in.readInt(); // 从输入流中读取age字段
    }

    // 省略getter和setter方法
}

通过这种方式，用户就可以自定义序列化和反序列化的过程，从而能够处理自定义的数据类型。

总之，Hadoop的序列化和反序列化是Hadoop框架中非常重要的机制，它们为分布式计算和存储提供了高效的数据传输和存储方式。用户可以根据自己的需求，使用Hadoop提供的序列化和反序列化机制，或者自定义序列化和反序列化的过程。

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