11、数据序列化：Protocol Buffers、Thrift与Avro的应用

数据序列化：Protocol Buffers、Thrift与Avro的应用

在数据处理和存储领域，选择合适的数据序列化格式至关重要。不同的格式具有不同的特点和适用场景，本文将介绍Protocol Buffers、Thrift和Avro这三种常见的数据序列化格式，并探讨它们在Hadoop中的应用。

1. Protocol Buffers

Protocol Buffers是Google开发的一种用于高效交换数据的格式，它允许开发者定义数据结构并生成相应的代码，以便在不同的编程语言之间进行数据交换。目前，在Google内部有超过48,000种不同的消息类型定义在12,000多个 .proto 文件中。

然而，截至目前，MapReduce尚未提供对Protocol Buffers的原生支持。因此，在Hadoop中使用Protocol Buffers时，需要借助一些替代方法：
- 使用SequenceFiles编码 ：可以将Protocol Buffers对象以二进制形式序列化到SequenceFiles中。以下是一个示例代码，展示了如何设置作业以处理Protocol Buffers数据：

job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Stock.class);
job.setInputFormatClass(SequenceFileInputFormat.class);
job.setOutputFormatClass(SequenceFileOutputForm