序列化和反序列化 序列化就是把内存中的对象,转换成字节序列(或其他数据传输协议)以便于存储(持久化)和网络传输. 反序列化就是将收到字节序列(或其他数据传输协议)或者是硬盘的持久化数据,转换成内存中的对象. 主要作用是将MR中产生的数据以序列化类型在网络中.不同的电脑中进行数据传递 引入序列化的原因 一般来说,"活的" 对象只生存在内存里,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&…

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)…

目前CSDN,博客园,简书同步发表中,更多精彩欢迎访问我的gitee pages 目录 MapReduce精通(二) MapReduce框架原理 MapReduce工作流程 InputFormat数据输入 切片与MapTask并行度决定机制 Job提交流程源码和切片源码详解 FileInputFormat切片机制 CombineTextInputFormat切片机制 CombineTextInputFormat案例实操 FileInputFormat实现类 KeyValueTextInputFo…

MapReduce框架原理 3.1 InputFormat数据输入 3.1.1 切片与MapTask并行度决定机制 1．问题引出 MapTask的并行度决定Map阶段的任务处理并发度,进而影响到整个Job的处理速度. 思考:1G的数据,启动8个MapTask,可以提高集群的并发处理能力.那么1K的数据,也启动8个MapTask,会提高集群性能吗?MapTask并行任务是否越多越好呢?哪些因素影响了MapTask并行度? 2．MapTask并行度决定机制 数据块:Block是HDFS物理上把数据分…

序列化:将内存中的对象 转换成字节序列以便于存储在磁盘上或者用于网络传输. 反序列化:将磁盘或者从网络中接受到的字节序列,装换成内存中的对象. 自定义bean对象(普通java对象)要想序列化传输,必须实现序列化接口. (1)必须实现Writable接口 (2)反序列化时,需要反射调用空参构造函数,所以必须有空参构造 (3)重写序列化方法 (4)重写反序列化方法 (5)注意反序列化的顺序和序列化的顺序完全一致 (6)要想把结果显示在文件中,需要重写toString(),且用”\t”分开,方便后续…

1.排序概述 2.排序分类 3.WritableComparable案例 这个文件,是大数据-Hadoop生态(12)-Hadoop序列化和源码追踪的输出文件,可以看到,文件根据key,也就是手机号进行了字典排序 13470253144 180 180 360 13509468723 7335 110349 117684 13560439638 918 4938 5856 13568436656 3597 25635 29232 13590439668 1116 954 2070 1363057…

1. Hadoop 序列化 1.1 自定义Bean对象实现序列化接口 必须实现 Writable 接口: 反序列化时,需要反射调用空参构造函数,所以必须有空参构造: 重写序列化方法: 重写反序列化方法: 注意反序列化的顺序和序列化的顺序完全一致: 要想把结果显示在文件中,需要重写 toString(),可以"\t"分开,方便后续使用: 如果需要将自定义的Bean放在KEY中传输,则还需要实现 Comparable 接口,因为 MapReduce 框架中的 Shuffle 过程要求KEY…

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.Writable是Hadoop的序列化格式,Hadoop定义了这样一个Writable接口. public interface Writable { void write(DataOutput out) throws IOException; void readFields(DataInput in) throws IOException; } public int…

MapReduce工作流程 1.准备待处理文件 2.job提交前生成一个处理规划 3.将切片信息job.split,配置信息job.xml和我们自己写的jar包交给yarn 4.yarn根据切片规划计算出MapTask的数量 (以一个MapTask为例) 5.Maptask调用inputFormat生成RecordReader,将自己处理的切片文件内容打散成K,V值 6.MapTask将打散好的K,V值交给Mapper,Mapper经过一系列的处理将KV值写出 7.写出的KV值被outputCo…

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…