Hadoop之Hadoop序列化，

Hadoop之Hadoop序列化

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目录

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1. 什么是序列化

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2. 为什么要序列化

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”对象，可以将“活的”对象发送到远程计算机。

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3. 为什么不用Java的序列化

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），特点如下：

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4. 常用数据序列化类型

Java类型	Hadoop Writable类型
boolean	BooleanWritable
byte	ByteWritable
int	IntWritable
float	FloatWritable
long	LongWritable
double	DoubleWritable
String	Text
map	MapWritable
array	ArrayWritable

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5. 自定义bean对象实现序列化接口（Writable）

自定义bean对象要想序列化传输，必须实现序列化接口，需要注意以下7项。

public FlowBean() {
	super();
}

3. 重写序列化方法

@Override
	public void write(DataOutput out) throws IOException {
		out.writeLong(upFlow);
		out.writeLong(downFlow);
		out.writeLong(sumFlow);
	}

4. 重写反序列化方法

@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
	upFlow = in.readLong();
	downFlow = in.readLong();
	sumFlow = in.readLong();
}

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()，可用”\t”分开，方便后续用。
7. 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框中的shuffle过程一定会对key进行排序。

@Override
public int compareTo(FlowBean o) {
	// 倒序排列，从大到小
	return this.sumFlow > o.getSumFlow() ? -1 : 1;
}