序列化就是把内存中的对象的状态信息转换成字节序列,以便于存储(持久化)和网络传输 反序列化就是就将收到的字节序列或者是硬盘的持久化数据,转换成内存中的对象. 1.JDK的序列化 只要实现了serializable接口就能实现序列化与反序列化,一定要加上序列化版本ID serialVersionUID,这个是用来识别序列化的之前的类到底是哪一个.比如希望类的不同版本对序列化兼容,需要确保类的不同版本具有相同的serialVersionUID: Java序列化算法需要考虑: 将对象实例相关的类元数据

InputFormat 主要用于描述输入数据的格式, 它提供以下两个功能.❑数据切分:按照某个策略将输入数据切分成若干个 split, 以便确定 Map Task 个数以及对应的 split.❑为 Mapper 提供输入数据: 给定某个 split, 能将其解析成一个个 key/value 对.本文将介绍 Hadoop 如何设计 InputFormat 接口,以及提供了哪些常用的 InputFormat实现. 1 .旧版 API 的 InputFormat 解析 如图所示: 在旧版 API 中,

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org.apache.hadoop.io包中有广泛的Writable类可供选择.它们的层次结构如下图所示: Writable类对Java基本类型提供封装,short 和 char除外(可以存储在IntWritable中).所有的封装包包含get()  和 set() 方法用于读取或者设置封装的值.如下表

初学mr时,觉得没什么,但是学了一段时间,重新复习时发现程序中mr程序中一般都会有 hadoop中的job.setOutputKeyClass(theClass)与job.setOutputValueClass(theClass), 但是有的程序处理以上两个外还有job.setMapOutputKeyClass(theClass)与job.setMapOu tputValueClass(Text.class),一直没弄懂是怎么回事,网上查了下,原来当mapper与reducer 的输出类型一致时

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.

Hadoop将很多Writable类归入org.apache.hadoop.io包中,在这些类中,比较重要的有Java基本类.Text.Writable集合.ObjectWritable等,重点介绍Java基本类 1. Java基本类型的Writable封装 目前Java基本类型对应的Writable封装如下表所示.所有这些Writable类都继承自WritableComparable.也就是说,它们是可比较的.同时,它们都有get()和set()方法,用于获得和设置封装的值. Java基本类型

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

以上是,weekend110的yarn的job提交流程源码分析的复习总结 下面呢,来讲weekend110的hadoop中的序列化机制 1363157985066      13726230503  00-FD-07-A4-72-B8:CMCC       120.196.100.82        i02.c.aliimg.com                24     27     2481         24681       200 1363157995052      13826

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):

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和字节流之间的转换,主要用在内部进程的通讯和持久化存储方面. 通讯格式需求 hadoop在节点间的内部通讯使用的是RPC,RPC协议把消息翻译成二进制字节流发送到远程节点,远程节点再通过反序列化把二进制流转成原始的信息.RPC的序列化需要实现以下几点: 1.压缩,可以起到压缩的效果,占用的宽带资源要

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

在使用缓存读取数据后修改发现缓存被修改.于是找了下复制对象的方法. 关于对象克隆 按我的理解,对象是包含引用+数据.通常变量复制都是将引用传递过去.比如: Person p1 = new Person(); Person p2 = p1; 这两句话,创建两个引用p1,p2,但指向共同的内存大堆数据.修改任何一个,另一个的数据也将修改. 直接引用传递测试用例: 1.实体类: package com.test.java; import java.io.Serializable; /** * Crea

hadoop 中 的Text类与java中的String类感觉上用法是相似的,但两者在编码格式和访问方式上还是有些差别的,要说明这个问题,首先得了解几个概念: 字符集: 是一个系统支持的所有抽象字符的集合.字符是各种文字和符号的总称,包括各国家文字.标点符号.图形符号.数字等.例如 unicode就是一个字符集,它的目标是涵盖世界上所有国家的文字和符号: 字符编码:是一套法则,使用该法则能够对自然语言的字符的一个集合(如字母表或音节表),与其他东西的一个集合(如号码或电脉冲)进行配对.即在符号集

Cloudera及相关的组件版本 Cloudera: 5.7.0 Hbase: 1.20 Hadoop: 2.6.0 ZooKeeper: 3.4.5 就算是引用了相应的组件依赖,依然是报一样的错误! 错误字符串 Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor.addFamily(Lorg/apache/hadoop/hbase/HColum

java.lang.ClassCastException: partition.KpiWritable cannot be cast to org.apache.hadoop.io.LongWritable at partition.KpiApp$MyPartition.getPartition(KpiApp.java:1) at org.apache.hadoop.mapred.MapTask$NewOutputCollector.write(MapTask.java:691) at org.

当客户端访问某个能开启会话功能的资源,web服务器就会创建一个HTTPSession对象,每个HTTPSession对象都会占用一定的内存,如果在同一个时间段内访问的用户太多,就会消耗大量的服务器内存,为了解决这个问题我们使用一种技术:session的持久化. 什么是session的持久化? web服务器会把暂时不活动的并且没有失效的HTTPSession对象转移到文件系统或数据库中储存,服务器要用时在把他们转载到内存.   把Session对象转移到文件系统或数据库中储存就需要用到序列化: j

这一篇网络爬虫的实现就要联系上大数据了.在前两篇java实现网络爬虫和heritrix实现网络爬虫的基础上,这一次是要完整的做一次数据的收集.数据上传.数据分析.数据结果读取.数据可视化. 需要用到 Cygwin:一个在windows平台上运行的类UNIX模拟环境,直接网上搜索下载,并且安装: Hadoop:配置Hadoop环境,实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS,用来将收集的数据直接上传保存到HDFS,然后用MapReduce

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.hadoop.io包中有广泛的writable类可供选择,它们形成下图所示的层次结构: java基本类型的Writable封装器 Writable类对java基本类型提供封装,short和char除外,所有的封装包含get()和set()两个方法用于读取或设置封装的值 java基本类型的Writabl

最近在学习传智播客吴超老师的Hadoop视频,里面他在讲解RPC通信原理的过程中给了一个RPC的小例子,但是自己编写的过程中遇到一个小错误,整理如下: log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.hadoop.metrics2.lib.MutableMetricsFactory).log4j:WARN Please initialize the log4j system properly.log4j:WARN See

package Serialize; /** * Created by hu on 2015/11/7. */ //实现序列化必须实现的接口,这就是一个空接口,起到标识的作用 import java.io.Serializable; /** * 用来进行序列化和反序列化的类 * */ public class person implements Serializable { private int age; private String name; private String sex; pub

Android中当两个Activity需要有信息交互的时候,可以使用Intent.具体来说: 发送单一类型数据: 发送方: String data = "Hello SecondActivity"; Intent intent = new Intent(FirstActivity.this, SecondActivity.class); intent.putExtra("extra_data", data); startActivity(intent); #在onC