1. 序列化 1.1 序列化与反序列化的概念 序列化:是指将结构化对象转化成字节流在网上传输或写到磁盘进行永久存储的过程 反序列化:是指将字节流转回结构化对象的逆过程 1.2 序列化的应用 序列化用于分布式数据处理的两大领域 进程间通信 永久存储 1.3 序列化的格式要求 紧凑:体积小,节省带宽 快速:序列化过程快速 可扩展:新 API 支持旧数据格式 支持互操作:跨语言 2. Writable 接口 2.1 说明 Hadoop 使用的序列化格式为 Writeable Writeable 接口定…

Hadoop基础-序列化与反序列化(实现Writable接口) 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.序列化简介 1>.什么是序列化 序列化也称串行化,是将结构化的对象转换成字节流,以便在网络上进行传输或者写入到磁盘进行永久性存储的过程. 2>.什么是反序列化 反序列化也称反串行化,它是指将字节流转回结构化对象的逆过程. 3>.序列化的应用 主要用于分布式数据处理的两大领域,即进程间通信和永久存储. 4>.序列化的特点 第一:紧凑,体积小,节省带宽:…

Java内建序列化机制 在Windows系统上序列化的Java对象,可以在UNIX系统上被重建出来,不需要担心不同机器上的数据表示方法,也不需要担心字节排列次序. 在Java中,使一个类的实例可被序列化非常简单,只需要在类声明中加入implements Serializable即可.Serializable接口是一个标志,不具有任何成员函数,其定义如下: 个长整数,但是它的序列化结果字节.包含个长整数的Block对象的序列化结果如下: -84, -19, 0, 5, 115, 114, 0, 2…

普通的序列化需要将类型的继承结构也序列化,但是hadoop只序列化对象本身,忽略继承关系,因为hadoop中传输的自定义类型一般都是简单的类型,这样可以减少传输的序列化数据,降低网络带宽的使用.…

import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.DataOutputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.ObjectOutputStream; import java.io.Serializable; import org.apache.hadoop.io.Writable; p…

流量汇总程序需求 统计每一个用户(手机号)锁耗费的总上行流量.下行流量.总流量. 流程剖析 阶段:map 读取一行数据,切分字段, 抽取手机号,上行流量,下行流量 context.write(手机号,bean) 阶段:reduce 汇总遍历每个bean,将其中的上行流量,下行流量分别累加,得到一个新的bean context.write(手机号,新bean): 代码实现 1.定义一个phonebean: package com.Rz_Lee.hadoop.mr.flowsum; import o…

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:序列化的逆过程: 应用:进程间通信.网络传输.持久化: Hadoop中是使用的自己的序列化格式Writable,以及结合用Avro弥补一些Writable的不足: 二:Writable接口 相关: 主要是3个接口: Writable接口 WritableComparable接口 RawComparator接口 Writ…

酒,是个好东西,前提要适量.今天参加了公司的年会,主题就是吃.喝.吹,除了那些天生话唠外,大部分人需要加点酒来作催化剂,让一个平时沉默寡言的码农也能成为一个喷子!在大家推杯换盏之际,难免一些画面浮现脑海,有郁闷抓狂的,有出成果喜极而涕的,有不知前途在哪儿的迷茫与不安……总的来说,近一年来,不白活,不虚度,感触良多,不是一言两语能说得清道的明的,有时间可以做个总结,下面还是言归正传谈技术吧. 上篇在了解了Hadoop的目录和源码结构后,说好的要啃源码的,那就得啃.也感谢一直以来关注我.支持我的网友…

  遗留问题: Hadoop序列化可以复用对象,是在哪里复用的? 介绍Hadoop序列化机制 Hadoop序列化机制详解 Hadoop序列化的核心 Hadoop序列化的比较接口 ObjectWritable类 参考 Comparable 和 Comparator ConcurrentHashMap     介绍Hadoop序列化机制        JAVA的序列化机制是在对象流ObjectOutputStream对象上调用writeObject 方法.Hadoop的序列化机制是通过write函数…

1.Writable接口         Hadoop 并没有使用 JAVA 的序列化,而是引入了自己实的序列化系统, package org.apache.hadoop.io 这个包中定义了大量的可序列化对象,这些对象都实现了 Writable 接口, Writable 接口是序列化对象的一个通用接口.我们来看下Writable 接口的定义. public interface Writable{  void write(DataOutput out) throws IOException; …

目录 1.为什么要序列化? 2.什么是序列化? 3.为什么不用Java的序列化? 4.为什么序列化对Hadoop很重要? 5.Hadoop中定义哪些序列化相关的接口呢? 6.Hadoop 自定义Writable 接口 1.为什么要序列化? 一般来说,"活的"对象只存在内存里,关机断电就没有了.而且"活的"对象只能由本地的进程使用,不能被发送到网络上的另外一台计算机. 然而序列化可以存储"活的"对象,可以将"活的"对象发送到远程…

1.什么是序列化和系列化DE- 神马是序列化它,序列化是内存中的对象状态信息,兑换字节序列以便于存储(持久化)和网络传输.(网络传输和硬盘持久化,你没有一定的手段来进行辨别这些字节序列是什么东西,有什么信息,这些字节序列就是垃圾). 反序列化就是将收到字节序列或者是硬盘的持久化数据.转换成内存中的对象. 2.JDK的序列化 JDK的序列化仅仅有实现了serializable接口就能实现序列化与反序列化,可是记得一定要加上序列化版本号ID serialVersionUID  这个是识别序列化的之前…

前言 上一篇给大家介绍了Hadoop是怎么样保证数据的完整性的,并且使用Java程序来验证了会产生.crc的校验文件.这一篇给大家分享的是Hadoop的序列化! 一.序列化和反序列化概述 1.1.序列化和反序列化的定义 1)序列化:将结构化对象转换为字节流的过程,以便在网络上传输或写入到磁盘进行永久存储的过程. 2)反序列化:将字节流转回一系列的相反过程结构化对象. 注意:其实流就是字节数组,我们把数据转变成一系列的字节数组(0101这样的数据) 1.2.序列化和反序列化的应用 1)进程间的通信…

一:序列化概念 序列化(Serialization)是指把结构化对象转化为字节流.反序列化(Deserialization)是序列化的逆过程.即把字节流转回结构化对象.Java序列化(java.io.Serializable) 二:Hadoop序列化的特点 (1):序列化格式特点: 紧凑:高效使用存储空间. 快速:读写数据的额外开销小. 可扩展:可透明地读取老格式的数据. 互操作:支持多语言的交互. (2):Hadoop的序列化格式:Writable接口 三:Hadoop序列化的作用: (1):…

1. 序列化从头说    在面向对象程序设计中,类是个很重要的概念.所谓“类”,可以将它想像成建筑图纸,而对象就是根据图纸盖的大楼.类,规定了对象的一切.根据建筑图纸造房子,盖出来的就是大楼,等同于将类进行实例化,得到的就是对象.        一开始,在源代码里,类的定义是明确的,但对象的行为有些地方是明确的,有些地方是不明确的.对象里不明确地方,是因为对象在运行的时候,需要处理无法预测的事情,诸如用户点了下屏幕,用户点了下按钮,输入点东西,或者需要从网络发送接收数据之类的.后来,引入了泛型的…

自定义排序 将两列数据进行排序,第一列按照升序排列,当第一列相同时,第二列升序排列. 在map和reduce阶段进行排序时,比较的是k2.v2是不参与排序比较的.如果要想让v2也进行排序,需要把k2和v2组装成新的类,作为k2,才能参与比较. package sort; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import java.net.URI; import org.a…

hadoop深入研究:(十三)--序列化框架 Mapreduce之序列化框架(转自http://blog.csdn.net/lastsweetop/article/details/9376495) 框架简介 大部分的MapReduce程序都使用Writable键–值对作为输入和输出,但这并不是Hadoop强制使用的,其他序列化机制也能和Hadoop配合,并应用于MapReduce中. 目前,除了前面介绍过的Java序列化机制和Hadoop使用的Writable机制,还流行其他序列化框架,如Had…

序列化 1.什么是序列化?将结构化对象转换成字节流以便于进行网络传输或写入持久存储的过程.2.什么是反序列化?将字节流转换为一系列结构化对象的过程.序列化用途: 1.作为一种持久化格式. 2.作为一种通信的数据格式.  3.作为一种数据拷贝.克隆机制. Java序列化和反序列化 1.创建一个对象实现了Serializable 2.序列化    :ObjectOutputStream.writeObject(序列化对象)       反序列化:ObjectInputStream .readObje…

1.什么是序列化 2.为什么要序列化 3.为什么不用Java的序列化 4.自定义bean对象实现序列化接口(Writable) 在企业开发中往往常用的基本序列化类型不能满足所有需求,比如在Hadoop框架内部传递一个bean对象,那么该对象就需要实现序列化接口. 具体实现bean对象序列化步骤如下7步: 1) 必须实现Writable接口 2) 反序列话时,需要反射调用无参构造方法,所以必须要有无参构造方法 3) 重写序列化方法write() 4) 重写反序列化方法readFields() 5)…

初学java的人肯定对java序列化记忆犹新.最开始很多人并不会一下子理解序列化的意义所在.这样子是因为很多人还是对java最底层的特性不是特别理解,当你经验丰富,对java理解更加深刻之后,你就会发现序列化这种东西的精髓. 谈hadoop序列化之前,我们再来回顾一下java的序列化,也是最底层的序列化: 在面向对象程序设计中,类是个很重要的概念.所谓"类",可以将它想像成建筑图纸,而对象就是根据图纸盖的大楼.类,规定了对象的一切.根据建筑图纸造房子,盖出来的就是大楼,等同于将类进行实…

MapReduce的序列化 序列化(Serialization)是指把结构化对象转化为字节流. 反序列化(Deserialization)是序列化的逆过程.把字节流转为结构化对象. 当要在进程间传递对象或持久化对象的时候,就需要序列化对象成字节流,反之当要将接收到或从磁盘读取的字节流转换为对象,就要进行反序列化.Java 的序列化(Serializable)是一个重量级序列化框架,一个对象被序列化后,会附带很多额外的信息(各种校验信息,header,继承体系…),不便于在网络中高效传输:所以,h…

此文已由作者肖凡授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 最近在学习hadoop,发现hadoop的序列化过程和jdk的序列化有很大的区别,下面就来说说这两者的区别都有哪些. 1.先简单回顾下JAVA的序列化 JDK的序列化只要实现serializable接口OK了,但是有时需要加上序列化版本ID serialVersionUID ,这是为了:在某些场合,希望类的不同版本对序列化兼容,因此需要确保类的不同版本具有相同的serialVersionUID:而在另外一些…

序列化框架 除了writable实现序列化之外,只要实现让类型和二进制流相互转换,都可以作为hadoop的序列化类型,为此Hadoop提供了一个序列化框架接口,他们在org.apache.hadoop.io.serializer包中,Writable可以作为MapReduce支持的类型也是因为实现了这个框架接口.使用流程是定义序列化类实现框架接口->io.serializations参数配置序列化类名称,用一个逗号隔开的类名列表—> SerializationFactory构造函数中会读取配置…

初学java的人肯定对java序列化记忆犹新.最开始很多人并不会一下子理解序列化的意义所在.这样子是因为很多人还是对java最底层的特性不是特别理解,当你经验丰富,对java理解更加深刻之后,你就会发现序列化这种东西的精髓. 谈hadoop序列化之前,我们再来回顾一下java的序列化,也是最底层的序列化: 在面向对象程序设计中,类是个很重要的概念.所谓"类",可以将它想像成建筑图纸,而对象就是根据图纸盖的大楼.类,规定了对象的一切.根据建筑图纸造房子,盖出来的就是大楼,等同于将类进行实…

本文主要讲解三个问题:       1 使用Java编写MapReduce程序时,如何向map.reduce函数传递参数.       2 使用Streaming编写MapReduce程序(C/C++, Shell, Python)时,如何向map.reduce脚本传递参数.       3 使用Streaming编写MapReduce程序(C/C++, Shell, Python)时,如何向map.reduce脚本传递文件或文件夹.          (1) streaming 加载本地单个文…

开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…

开始聊mapreduce,mapreduce是hadoop的计算框架,我学hadoop是从hive开始入手,再到hdfs,当我学习hdfs时候,就感觉到hdfs和mapreduce关系的紧密.这个可能是我做技术研究的思路有关,我开始学习某一套技术总是想着这套技术到底能干什么,只有当我真正理解了这套技术解决了什么问题时候,我后续的学习就能逐步的加快,而学习hdfs时候我就发现,要理解hadoop框架的意义,hdfs和mapreduce是密不可分,所以当我写分布式文件系统时候,总是感觉自己的理解肤浅…

1.什么是分布式文件系统? 管理网络中跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统. 2.为什么需要分布式文件系统了? 原因很简单,当数据集的大小超过一台独立物理计算机的存储能力时候,就有必要对它进行分区(partition)并存储到若干台单独计算机上. 3.分布式系统比传统的文件的系统更加复杂 因为分布式文件系统架构在网络之上,因此分布式系统引入了网络编程的复杂性,所以分布式文件系统比普通文件系统更加复杂. 4.Hadoop的文件系统 很多童鞋会把hdfs等价于hadoop的文件系统,其实ha…

 课程安排 MapReduce原理*** MapReduce执行过程** 数据类型与格式*** Writable接口与序列化机制*** ---------------------------加深拓展---------------------- MapReduce的执行过程源码分析 问题:怎样解决海量数据的计算?  MapReduce概述 lMapReduce是一种分布式计算模型,由Google提出,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题. lMR由两个阶段组成:Map和Reduce,用户只需要…

1.Shift + Alt + S Hadoop没有使用jdk自带的默认序列化机制. 现在呢,hadoop-2.*里有两套序列化机制.一个是自己hadoop的序列化机制,一个是谷歌的. 所以,要改为.. *********=======> reduce 把前面一大串,去掉,就不出错了.因为接口里没这样写全. 为什么v2s是集合,因为.它是一个迭代器,你看.迭代器里,前面,放的是什么类型,后面,迭代的是谁. *********=======>Job 把mapreduce作业,抽象成job对象.然…