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&

一. 为什么javaBean要继承Writable和WritableComparable接口? 1. 如果一个javaBean想要作为MapReduce的key或者value,就一定要实现序列化,因为在Map到Reduce阶段的时候,只能是传输二进制数据,不可能将字符流直接进行RPC传输, 只要一个javabean实现了序列化和反序列化,就可以做为key或者value 最简单的序列化和反序列化就是实现Writable接口 ps:javaBean在作为key的时候有点不同,除了要继承Writabl

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

Hadoop序列化与Writable接口(二) 上一篇文章Hadoop序列化与Writable接口(一)介绍了Hadoop序列化,Hadoop Writable接口以及如何定制自己的Writable类,在本文中我们继续Hadoop Writable类的介绍,这一次我们关注的是Writable实例序列化之后占用的字节长度,以及Writable实例序列化之后的字节序列的构成. 为什么要考虑Writable类的字节长度 大数据程序还需要考虑序列化对象占用磁盘空间的大小吗?也许你会认为大数据不是就是数据

Hadoop序列化与Writable接口(一) 序列化 序列化(serialization)是指将结构化的对象转化为字节流,以便在网络上传输或者写入到硬盘进行永久存储:相对的反序列化(deserialization)是指将字节流转回到结构化对象的过程. 在分布式系统中进程将对象序列化为字节流,通过网络传输到另一进程,另一进程接收到字节流,通过反序列化转回到结构化对象,以达到进程间通信.在Hadoop中,Mapper,Combiner,Reducer等阶段之间的通信都需要使用序列化与反序列化技术.

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

java原生类型 除char类型以外,所有的原生类型都有对应的Writable类,并且通过get和set方法可以他们的值. IntWritable和LongWritable还有对应的变长VIntWritable和VLongWritable类. 固定长度还是变长的选用类似与数据库中的char或者vchar. Text类型 Text类型使用变长int型存储长度,所以Text类型的最大存储为2G. Text类型采用标准的utf-8编码,所以与其他文本工具可以非常好的交互,但要注意的是,这样的话就和ja

hadoop的序列化格式 hadoop自身的序列化存储格式就是实现了Writable接口的类,他只实现了前面两点,压缩和快速.但是不容易扩展,也不跨语言. 我们先来看下Writable接口,Writable接口定义了两个方法: 1.将数据写入到二进制流中 2.从二进制数据流中读取数据 package org.apache.hadoop.io; public interface Writable { void write(java.io.DataOutput p1) throws java.io.

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; 

Hadoop 序列化特点 Java 的序列化是一个重量级序列化框架(Serializable),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,继承体系等),不便于在网络中高效传输.所以,Hadoop 自己开发了一套序列化机制(Writable) Hadoop 序列化特点: 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:随着通信协议的升级而可升级互操作:支持多语言的交互 常用数据类型对应的 Hadoop 数据序列化类型 Java类型 Hadoop Writab

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

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.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基本类和ObjectWritable的实现. 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.

序列化(serialization)是指将结构化的对象转化字节流,以便在进程间通信或写入硬盘永久存储. 反序列化(deserialization)是指将字节流转回到结构化对象的过程. 需要注意的是,能够在网络上传输的只能是字节流.所以,Map的中间结果在不同主机间Shuffle洗牌时,结构化对象将经历序列化(map结果写入磁盘)和反序列化(reduce读取map结果)两个过程. Writable接口 Hadoop并没有使用JAVA的序列化机制,而是引入了自己的序列化系统,package org.

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

目录 MapReduce 序列化 概述 自定义序列化 常用数据序列化类型 int与IntWritable转化 Text与String 序列化读写方法 自定义bean对象实现序列化接口(Writable) 序列化案例实操 需求 需求分析 map阶段 Reduce阶段 编写MapReduce程序 FlowBean类 编写FlowMapper类 编写FlowReducer类 编写FlowDriver驱动类 测试 MapReduce 序列化 概述 节点通过字节码传输 序列化 内存->字节码 反序列化 字

转载自:https://my.oschina.net/leejun2005/blog/280896 Hadoop 作为MR 的开源实现,一直以动态运行解析文件格式并获得比MPP数据库快上几倍的装载速度为优势.不过,MPP数据库社区也一直批评Hadoop由于文件格式并非为特定目的而建,因此序列化和反序列化的成本过高. 1.hadoop 文件格式简介 目前 hadoop 中流行的文件格式有如下几种: (1)SequenceFile SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件

Hadoop 作为MR 的开源实现,一直以动态运行解析文件格式并获得比MPP数据库快上几倍的装载速度为优势.不过,MPP数据库社区也一直批评Hadoop由于文件格式并非为特定目的而建,因此序列化和反序列化的成本过高[7].本文介绍Hadoop目前已有的几种文件格式,分析其特点.开销及使用场景.希望加深读者对Hadoop文件格式及其影响性能的因素的理解. Hadoop 中的文件格式 1 SequenceFile SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件,它将数据以<ke

mapreduce job提交流程源码级分析(二)(原创)这篇文章说到了jobSubmitClient.submitJob(jobId, submitJobDir.toString(), jobCopy.getCredentials())提交job,最终调用的是JobTracker.submitJob:而这篇文章JobTracker启动流程源码级分析则是分析的JobTracker的启动过程,JobTracker启动之后就会等待提交作业管理作业等. 接下来看看JobTracker.submitJo

 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

Hadoop 作为MR 的开源实现,一直以动态运行解析文件格式并获得比MPP数据库快上几倍的装载速度为优势.不过,MPP数据库社区也一直批评Hadoop由于文件格式并非 为特定目的而建,因此序列化和反序列化的成本过高[7].本文介绍Hadoop目前已有的几种文件格式,分析其特点.开销及使用场景.希望加深读者对 Hadoop文件格式及其影响性能的因素的理解. Hadoop 中的文件格式 1 SequenceFile SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件,它将数据以<

最近开始看 Hadoop 的一些源码,展开hadoop的源码包,各个组件分得比较清楚,于是开始看一下 IPC 的一些源码. IPC模块,也就是进程间通信模块,如果是在不同的机器上,那就可以理解为 RPC 了,也就是远程调用.事实上, hadoop 中的 IPC 也就是基于 RPC 实现的. 使用 sloccount 统计一下 ipc 包中代码的行数,一共是 2884 行.也就是说,IPC 作为hadoop的基础组件,仅仅用了不到3000行的代码,就完成得稳定且富有效率. IPC 中的关键类关系: