9、数据序列化：超越文本的处理

数据序列化：超越文本的处理

在大数据处理中，数据序列化是一个至关重要的环节。它涉及到如何将数据从一种格式转换为另一种格式，以便在不同的系统和组件之间进行传输和存储。本文将深入探讨在 MapReduce 中处理常见序列化格式（如 XML 和 JSON）以及大数据序列化格式（如 SequenceFile、Protocol Buffers、Thrift 和 Avro）的方法。

1. MapReduce 输入输出基础

在 MapReduce 中， TextOutputFormat 会返回一个 LineRecordWriter 对象来执行文件写入操作。以下是 LineRecordWriter 类的简化版本：

protected static class LineRecordWriter<K, V>
extends RecordWriter<K, V> {
    protected DataOutputStream out;
    public synchronized void write(K key, V value)
    throws IOException {
        writeObject(key);
        out.write(keyValueSeparator);
        writeObject(value);
        out.write(newline);
    }
    private void writeObject(Object o) throws IOEx