Hadoop中有一套Writable实现可以满足大部分需求,但是在有些情况下,我们需要根据自己的需要构造一个新的实现,有了定制的Writable,我们就可以完全控制二进制表示和排序顺序。

为了演示如何新建一个定制的writable类型,我们需要写一个表示一对字符串的实现:

blic class TextPair implements WritableComparable<TextPair> {
private Text first;
private Text second; public TextPair() {
set(new Text(), new Text());
} public TextPair(String first, String second) {
set(new Text(first), new Text(second));
} public TextPair(Text first, Text second) {
set(first, second);
} public void set(Text first, Text second) {
this.first = first;
this.second = second;
} public Text getFirst() {
return first;
} public Text getScond() {
return second;
} public void write(DataOutput out) throws IOException {
first.write(out);
second.write(out);
} public void readFields(DataInput in) throws IOException {
first.readFields(in);
second.readFields(in);
} public int hashCode() {
return first.hashCode() * 163 + second.hashCode();
} public boolean equals(Object o) {
if(o instanceof TextPair) {
TextPair tp = (TextPair)o;
return first.equals(tp.first) && second.equals(tp.second);
}
return false;
} public String toString() {
return first + "\t" + second;
} public int compareTo(TextPair tp) {
int cmp = first.compareTo(tp.first);
if(cmp != 0) {
return cmp;
}
return second.compareTo(tp.second);
}
}

为速度实现一个RawComparator

还可以进一步的优化,当作为MapReduce里的key,需要进行比较时,因为他已经被序列化,想要比较他们,那么首先要先反序列化成一个对象,然后再调用compareTo对象进行比较,但是这样效率太低了,有没有可能可以直接比较序列化后的结果呢,答案是肯定的,可以。

RawComparator接口允许执行者比较流中读取的未被反序列化为对象的记录,从而省去了创建对象的所有的开销,其中,compare() 比较时需要的两个参数所对应的记录位于字节数组b1和b2指定开始位置s1和s2,记录长度为l1和l2,代码如下:

public interface RawComparator<T> extends Comparator<T> {
public int compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2, int l2);
}

以IntWritable为例,它的RawComparator实现中,compare() 方法通过readInt()直接在字节数组中读入需要比较的两个整数,然后输出Comparable接口要求的比较结果。

值得注意的是,该过程中compare()方法避免使用IntWritable对象,从而避免了不必要的对象分配,相关代码如下:

  /** A Comparator optimized for IntWritable. */
public static class Comparator extends WritableComparator {
public Comparator() {
super(IntWritable.class);
} public int compare(byte[] b1, int s1, int l1,
byte[] b2, int s2, int l2) {
int thisValue = readInt(b1, s1);
int thatValue = readInt(b2, s2);
return (thisValue<thatValue ? -1 : (thisValue==thatValue ? 0 : 1));
}
}

Writablecomparator是RawComparator对WritableComparable类的一个通用实现,它提供两个主要功能:

1、提供了一个RawComparator的compare()默认实现,该实现从数据流中反序列化要进行比较的对象,然后调用对象的compare()方法进行比较

2、它充当了RawComparator实例的一个工厂方法。例如,可以通过下面的代码获得IntWritable的RawComparator:

RawComparator<IntWritable> comparator = WritableComparator.get(IntWritable.class);

我们只需要把EmploeeWritable的序列化后的结果拆成成员对象,然后比较成员对象即可:

class Comparator extends WritableComparator {
private static final Text.Comparator TEXT_COMPARATOR = new Text.Comparator();
public Comparator() {
super(TextPair.class);
}
public int compara(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2, int l2) {
try {
int firstL1 = WritableUtils.decodeVIntSize(b1[s1]) + readVInt(b1, s1);
int firstL2 = WritableUtils.decodeVIntSize(b2[s2]) + readVInt(b2, s2);
int cmp = TEXT_COMPARATOR.compare(b1, s1, firstL1, b2, s2, firstL2);
if(cmp != 0) {
return cmp;
}
return TEXT_COMPARATOR.compare(b1, s1 + firstL1, l1 - firstL1, b2, s2 + firstL2, l2 - firstL2);
} catch(IOException e) {
throw new IllegalArgumentException(e);
}
}
}

定制comparators

有时候,除了默认的comparator,你可能还需要一些自定义的comparator来生成不同的排序队列,看一下下面这个示例:

    public int compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2, int l2) {
try {
int firstL1 = WritableUtils.decodeVIntSize(b1[s1])+ readVInt(b1, s1);
int firstL2 = WritableUtils.decodeVIntSize(b2[s2])+ readVInt(b2, s2);
return TEXT_COMPARATOR.compare(b1, s1, firstL1, b2, s2, firstL2);
} catch (IOException e) {
throw new IllegalArgumentException(e);
}
} public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) {
if(a instanceof Textpair && b instanceof TextPair) {
return ((TextPair) a).first.compareTo(((TextPair) b).first);
}
return super.compare(a, b);
}

hadoop中实现定制Writable类的更多相关文章

  1. 定制Writable类

    以IntWritable为例介绍,定制writable的步骤 //继承 WritableComparable接口(继承了writable接口和comparable接口) public class In ...

  2. Hadoop中序列化与Writable接口

    学习笔记,整理自<Hadoop权威指南 第3版> 一.序列化 序列化:序列化是将 内存 中的结构化数据 转化为 能在网络上传输 或 磁盘中进行永久保存的二进制流的过程:反序列化:序列化的逆 ...

  3. Hadoop中Writable类之四

    1.定制Writable类型 Hadoop中有一套Writable实现,例如:IntWritable.Text等,但是,有时候可能并不能满足自己的需求,这个时候,就需要自己定制Writable类型. ...

  4. Hadoop中Writable类之二

    1.ASCII.Unicode.UFT-8 在看Text类型的时候,里面出现了上面三种编码,先看看这三种编码: ASCII是基于拉丁字母的一套电脑编码系统.它主要用于显示现代英语和其他西欧语言.它是现 ...

  5. hadoop中典型Writable类详解

    本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/hadoop-writable.html,转载请注明源地址. Hadoop将很多Writable类归入org.apac ...

  6. hadoop中的序列化与Writable类

    本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/hadoop-writable-class.html,转载请注明源地址. hadoop中自带的org.apache.h ...

  7. Hadoop中Writable类

    1.Writable简单介绍 在前面的博客中,经常出现IntWritable,ByteWritable.....光从字面上,就可以看出,给人的感觉是基本数据类型 和 序列化!在Hadoop中自带的or ...

  8. hadoop中的序列化与Writable接口

    本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/hadoop-writable-interface.html,转载请注明源地址. 简介 序列化和反序列化就是结构化对象 ...

  9. Hadoop中Partition的定制

    1.解析Partition Map的结果,会通过partition分发到Reducer上,Reducer做完Reduce操作后,通过OutputFormat,进行输出,下面我们就来分析参与这个过程的类 ...

随机推荐

  1. 解决centOS7的IP为127.0.0.1,无法用Xshll链接问题

    对于linux不熟悉的我, 安装完centOS7后好多坑,走一步卡一步,记得之前安装其他版本没这么多事.安装完后用ifconfig查看IP,竟然是127.0.0.1,这我就不知道怎么用Xshell链接 ...

  2. YAHOO 35条前端优化建议(转)

    Yahoo!的 Exceptional Performance团队为改善 Web性能带来最佳实践.他们为此进行了一系列的实验.开发了各种工具.写了大量的文章和博客并在各种会议上参与探讨.总结出了一系列 ...

  3. 转:在 Ubuntu 上使用 Nginx 部署 Flask 应用

    转:http://Python.jobbole.com/84286/ 原文出处: Vladik   译文出处:开源中国    我职业生涯的大部分都在使用微软的架构,最近我决定走出技术的舒适区,步入开源 ...

  4. 湖南大学ACM程序设计新生杯大赛(同步赛)E - Permutation

    题目描述 A mod-dot product between two arrays with length n produce a new array with length n. If array ...

  5. The dd command of linux

    The dd command stands for "data duplicator" and used for copying and converting data. It i ...

  6. 详解Ubuntu Server下启动/停止/重启MySQL数据库的三种方式(ubuntu 16.04)

    启动mysql: 方式一:sudo /etc/init.d/mysql start 方式二:sudo service mysql start 停止mysql: 方式一:sudo /etc/init.d ...

  7. poj 1659 Frogs' Neighborhood( 青蛙的邻居)

    Frogs' Neighborhood Time Limit: 5000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 9639   Accepted: 40 ...

  8. 【BZOJ 2749】 2749: [HAOI2012]外星人 (数论-线性筛?类积性函数)

    2749: [HAOI2012]外星人 Description Input Output 输出test行,每行一个整数,表示答案. Sample Input 1 2 2 2 3 1 Sample Ou ...

  9. [转载]for循环的执行顺序

    原文地址:for循环的执行顺序作者:想飞上天的美人鱼   for循环的执行顺序用如下表达式: for(expression1;expression2;expression3) { expression ...

  10. 04-RocketMQ入门及其使用(一)

    视频开始主要介绍数据库逻辑以及分表相关的设计. 关键的数据库读写分析操作---