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…

框架简介 MapReduce仅仅可以支持Writable做key,value吗?答案是否定的.事实上,一切类型都是支持的,只需满足一个小小的条件:每个类型是以二进制流的形式传输.为此Hadoop提供了一个序列化框架来支持,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,类不多,我们从几个接口说起. Serializer 定义了一组接口,打开流,序列化,关闭流 public interface S…

Hadoop提供了一个加单的序列化框架API,用于集成各种序列化实现.该框架由Serialization实现. 其中Serialization是一个接口,使用抽象工厂的设计模式,提供了一系列和序列化相关并相互依赖对象的额接口.通过Serialization应用可以获得类型的Serializer实例,即将一个对象转化为一个字节流的实现实例:Deserializer实例和Serializer实例相反,它用于将字节流转为一个对象. /** * * 包装一个序列化/反序列化对 (抽象工厂类)*/ pub…

继上一个模块之后,此次分析的内容是来到了Hadoop IO相关的模块了,IO系统的模块可谓是一个比较大的模块,在Hadoop Common中的io,主要包括2个大的子模块构成,1个是以Writable接口为主的序列化模块,还有1个是解压缩模块,所以打算分成2个模块做分析,今天来说说序列化,反序列化的分析学习,当然不只是简单的wrtite,read等的简单调度.在分析之前,看下IO包的类包含图: 在Hadoop中,你可以用java自带的序列化方式的实现,但是不推荐,因为针对Hadoop系统的分布式…

序列化框架性能对比(kryo.hessian.java.protostuff) 简介:   优点 缺点 Kryo 速度快,序列化后体积小 跨语言支持较复杂 Hessian 默认支持跨语言 较慢 Protostuff 速度快,基于protobuf 需静态编译 Protostuff-Runtime 无需静态编译,但序列化前需预先传入schema 不支持无默认构造函数的类,反序列化时需用户自己初始化序列化后的对象,其只负责将该对象进行赋值 Java 使用方便,可序列化所有类 速度慢,占空间      …

简介 easypack是基于boost.serialization的二进制序列化框架,使用极其方便. Examples 基本类型 int age = 20; std::string name = "Jack"; easypack::Pack p; p.pack(age, name); int age2; std::string name2; easypack::UnPack up(p.getString()); up.unpack(age2, name2); /* up.unpackT…

转载请注明来源地址:http://blog.csdn.net/lastsweetop/article/details/9123155 简介 我们在hadoop深入研究:(一)——hdfs介绍里已讲过,hdfs并不擅长存储小文件,因为每个文件最少一个block,每个block的元数据都会在namenode节点占用内存,如果存在这样大量的小文件,它们会吃掉namenode节点的大量内存. hadoop Archives可以有效的处理以上问题,他可以把多个文件归档成为一个文件,归档成一个文件后还可以透…

转载请标明出处:hadoop深入研究:(七)——压缩 文件压缩主要有两个好处,一是减少了存储文件所占空间,另一个就是为数据传输提速.在hadoop大数据的背景下,这两点尤为重要,那么我现在就先来了解下hadoop中的文件压缩. hadoop里支持很多种压缩格式,我们看一个表格: DEFLATE是同时使用了LZ77算法与哈夫曼编码(Huffman Coding)的一个无损数据压缩算法,源代码可以在zlib库中找到.gzip是以DEFLATE算法为基础扩展出来的一种算法. 所有的压缩算法都是空间和时…

博客: http://colobu.com jvm-serializers提供了一个非常好的比較各种Java序列化的的測试套件. 它罗列了各种序列化框架. 能够自己主动生成測试报告. 我在AWS c3.xlarge机器上进行了測试,一下是測试报告与解析. 关键的測试数据的统计代码例如以下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 public double runWithTimeMeasure…