jackson异常处理

一 问题

 Hive报错Java.lang.NoClassDefFoundError:  org/codehaus/jackson/JsonFactory



二 原因

Hadoop版本是0.20.2.$HADOOP_HOME/lib中不包含

jackson-core-asl-1.8.8.jar
jackson-jaxrs-1.8.8.jar
jackson-mapper-asl-1.8.8.jar
jackson-xc-1.8.8.jar

这四个包。所以会报错


三解决方案

解决方法有2:

1.hive prompt里输入 

hive> add jars $HIVE_HOME/lib/jackson-core-asl-1.8.8.jar jackson-jaxrs-1.8.8.jar jackson-mapper-asl-1.8.8.jar jackson-xc-1.8.8.jar

然后再执行select操作。

2. 在集群各个节点上的hadoop的Lib包增加相关的4个jar包,并重启集群

<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何使用Jackson处理Long类型的数据,特别是序列化和反序列化的问题。用户提到了他们看到其他引用内容,比如使用FastJSON的注解解决精度问题,以及Jackson的配置和构造方法的相关信息。我需要将这些信息整合起来,给出适合Jackson的解决方案。 首先,用户的问题是关于Long类型在Jackson处理时可能出现的精度丢失。这通常发生在前端处理大整数时,JavaScript的Number类型无法精确表示超过53位的整数,导致后几位变成0。因此,解决方案通常是将Long类型序列化为字符串,这样前端可以正确接收。 接下来,我需要回忆Jackson的相关处理方法。根据引用中的内容,Jackson可以通过注解或者全局配置来处理序列化方式。例如,引用2和3提到了Jackson的反序列化规则和配置方式,用户可能希望了解如何应用这些配置到Long类型上。 首先,处理序列化的问题。在FastJSON中,使用@JSONField注解,而在Jackson中,对应的可能是@JsonSerialize注解,使用ToStringSerializer来将Long转为字符串。例如,在字段上添加@JsonSerialize(using= ToStringSerializer.class)。需要确认这个注解的正确用法,并举例说明。 然后是反序列化的问题,当字符串需要转回Long时,可能需要使用@JsonDeserialize注解,指定相应的反序列化器,比如使用自定义的解析方法或者Jackson自带的。不过,通常反序列化时,如果字符串是数字格式,Jackson可以自动转换为Long,所以这一步可能不需要额外配置,但需要考虑可能的异常情况,比如非数字字符串如何处理,是否需要自定义反序列化器。 另外,引用3提到了通过Jackson2ObjectMapperBuilderCustomizer接口进行全局配置。这样不需要在每个字段上加注解,而是统一处理所有Long类型。需要展示如何配置ObjectMapper,将Long类型序列化为字符串,并确保反序列化时能正确转换回来。例如,配置SimpleModule,添加序列化器和反序列化器。 还需要注意,全局配置可能会影响所有Long类型的处理,需要用户明确是否希望这样。而注解方式则更灵活,只针对特定字段。需要分别说明这两种方法的步骤和代码示例。 此外,用户可能关心为什么会出现精度问题,需要简单解释原因。例如,JavaScript的Number类型精度限制导致的问题,所以需要将Long转为字符串传输。 最后,生成的相关问题可能涉及其他类型的处理、配置的优化方法,或者如何测试序列化结果等。需要列出几个相关的问题,帮助用户进一步学习。 现在需要整理这些思路,按照用户要求的格式,分步骤回答,确保使用正确的中文和LaTeX格式,引用正确的文献来源,并在末尾添加相关问题。</think>### Jackson处理Long类型数据序列化与反序列化方法 #### 问题背景 JavaScript的`Number`类型无法精确表示超过$2^{53}$的整数,导致Java后端的`Long`类型数据(例如$2^{63}$)传给前端时可能出现精度丢失(如末几位变为0)[^1]。通过将`Long`序列化为字符串可避免此问题。 --- ### 一、序列化方法 #### 1. 字段级注解(精准控制) 在需要特殊处理的`Long`类型字段上添加注解,指定序列化方式为字符串: ```java import com.fasterxml.jackson.databind.annotation.JsonSerialize; import com.fasterxml.jackson.databind.ser.std.ToStringSerializer; public class User { @JsonSerialize(using = ToStringSerializer.class) // 序列化为字符串 private Long userId; } ``` - **作用**:仅对标记的字段生效,不影响其他`Long`类型字段[^1]。 #### 2. 全局配置(统一处理) 通过自定义`ObjectMapper`配置,将所有`Long`类型序列化为字符串: ```java @Configuration public class JacksonConfig implements Jackson2ObjectMapperBuilderCustomizer { @Override public void customize(Jackson2ObjectMapperBuilder builder) { SimpleModule module = new SimpleModule(); module.addSerializer(Long.class, new ToStringSerializer()); module.addSerializer(Long.TYPE, new ToStringSerializer()); builder.modules(module); } } ``` - **注意**:需实现`Jackson2ObjectMapperBuilderCustomizer`接口,确保Spring Boot自动合并配置[^3]。 --- ### 二、反序列化方法 #### 1. 字段级注解(字符串转Long) 若前端传递的`Long`值是字符串形式(如`"123456"`),需指定反序列化逻辑: ```java import com.fasterxml.jackson.databind.annotation.JsonDeserialize; public class User { @JsonDeserialize(using = MyLongDeserializer.class) private Long userId; } // 自定义反序列化器 public class MyLongDeserializer extends JsonDeserializer<Long> { @Override public Long deserialize(JsonParser p, DeserializationContext ctxt) throws IOException { return Long.parseLong(p.getText()); // 字符串转Long } } ``` #### 2. 自动兼容数字与字符串 若未配置反序列化器,Jackson默认支持以下两种格式互转: - 数字形式:`{"userId": 123456}` - 字符串形式:`{"userId": "123456"}` --- ### 三、验证配置是否生效 可通过单元测试验证序列化结果: ```java @Test void testLongSerialize() throws JsonProcessingException { User user = new User(); user.setUserId(123456789012345678L); ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); String json = mapper.writeValueAsString(user); assertTrue(json.contains("\"userId\":\"123456789012345678\"")); // 应为字符串形式 } ``` --- ### 四、总结方案对比 | 方法 | 适用场景 | 优点 | 缺点 | |-----------|-------------------|-------------------|------------------| | 字段级注解 | 局部字段需要特殊处理 | 精准控制,不影响其他字段 | 需为每个字段添加注解 | | 全局配置 | 所有Long类型需统一处理 | 一劳永逸,减少重复代码 | 可能影响其他正常Long字段 | | 自定义反序列化器 | 前端传递格式复杂(如含特殊符号) | 灵活处理非标准格式 | 增加额外实现成本 | ---
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