Hadoop之序列化

最新推荐文章于 2025-08-15 12:37:27 发布
最新推荐文章于 2025-08-15 12:37:27 发布
阅读量69 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 大数据 java
原文链接：http://www.cnblogs.com/chaoren399/archive/2012/12/19/2824854.html
本文介绍了序列化与反序列化的基本概念，详细解释了Java序列化机制及其在Hadoop中的应用。探讨了Hadoop如何通过实现Writable接口进行高效的数据序列化，并强调了MapReduce任务中Key和Value必须遵循的序列化规则。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.序列化（Serialization）是指把结构化对象转化为字节流。 -写到内存

2.反序列化（Deserialization）是序列化的逆过程。即把字节流转回结构化对象。-读到内存

3.Java序列化（java.io.Serializable）

java Serializable 是标志接口，在使用的时候只要.serializable 。java内部已经实现序列化。

java序列化会把父类的所有类都序列化。而为了减少这种冗余，hadoop 有专门的序列化。

4. hadoop 的序列化

必须实现writable接口

Writable接口, 是根据 DataInput 和 DataOutput 实现的简单、有效的序列化对象.

MapReduce的任意Key和Value必须实现Writable接口

image

MapReduce的任意key必须实现WritableComparable接口

image

5. java 基本类型与hadoop 类型的对应

image

6. Writabel集成体系

image

转载于:https://www.cnblogs.com/chaoren399/archive/2012/12/19/2824854.html

Hadoop序列化
asd623444055的博客
03-10 401
1.自定义bean对象实现序列化接口（Writable） 具体实现bean对象序列化步骤如下7步。 （1）必须实现Writable接口 public class FLowBean implements Writable （2）反序列化时，需要反射调用空参构造函数，所以必须有空参构造 public FLowBean() { } （3）重写序列化方法 /** * 将对象数据写出到框架指定地方 * * @param dataOutput 数
hadoop中序自定义bean对象实现序列化接口
mo
05-15 627
需求分析：如下所示，统计每一个手机号耗费的总上行流量、下行流量、总流量。 数据依次为 id 手机号 ip地址 域名 上行流量 下行流量 状态码 预期的输出格式： 13736230513 2481 24681 27162 案例分析： 代码过程： 1.自定义bean对象： import java.io.DataInput; import java.io.D
Hadoop之MapReduce（二）序列化，排序及分区
这里将承载一段最初的记忆
07-18 455
Hadoop之MapReduce（二）序列化，排序及分区 MapReduce的序列化 　　序列化（Serialization）是指把结构化对象转化为字节流。 　　反序列化（Deserialization）是序列化的逆过程。把字节流转为结构化对象。 　　当要在进程间传递对象或持久化对象的时候，就需要序列化对象成字节流，反之当要将接收到或从磁盘读...
Maven工程的MapReduce程序4---MapReduce序列化、分区实验
大头皮鞋的博客
11-21 9786
MapReduce序列化、分区实验 有一张员工表emp.csv,内容如下： SAL:为员工工资 7369,SMITH,CLERK,7902,1980/12/17,800,,20 7499,ALLEN,SALESMAN,7698,1981/2/20,1600,300,30 7521,WARD,SALESMAN,7698,1981/2/22,1250,500,30 7566,JONES,M...
Hadoop的序列化
2301_81435796的博客
04-18 264
序列化的时候，它会自动被调用，将一个内存中的对象，序列化成为一个字节序列。如果序列化的属性不是Hadoop的序列化类型，就要调用相应的方法把它进行序列化。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。下面我们来看一个例子：通过代码来定义一个类，并创建它的一个对象，把这个对象保存到文件中（序列化），然后再写代码读取这个文件并还原回来。（五）hadoop的序列化。
Hadoop之Hadoop序列化
努力努力再努力L
06-10 704
Hadoop之Hadoop序列化 目录 什么是序列化 为什么要序列化 为什么不用Java的序列化 常用数据序列化类型 自定义bean对象实现序列化接口（Writable） 1. 什么是序列化 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。 ...
Hadoop-序列化
yao_wen_yu的博客
08-07 365
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 过程要求对 key 必须能排序。（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。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。（2）反序列化时，需要反射调用空参构造函数，所以必须有空参构造。（5）注意反序列化的顺序和序列化的顺序完全一致。（1）编写流量统计的 Bean 对象。...
Hadoop之Mapreduce序列化
&volume的博客
03-20 4441
反序列化就是将收到字节序列（或其他数据传输协议）或者是磁盘的持久化数据，转换成内存中的对象。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。在开发过程中，基本序列化类型不能满足所有需求，比如在Hadoop框架内部传递一个bean对象不是基本的数据类型（某个类）----没有对应的Hadoop类型那么。
Hadoop序列化与反序列化
lqlj2233的博客
04-08 693
序列化：序列化是将对象（如Java中的类实例）转换为字节序列的过程。在Hadoop中，数据在分布式系统中传输或者存储到磁盘时，需要将数据对象序列化为字节流。例如，当MapReduce作业中的map任务输出数据，这些数据要通过网络传输给reduce任务或者存储到HDFS（Hadoop分布式文件系统）中，就需要序列化操作。反序列化：反序列化是序列化的逆过程，即将字节序列还原为对象。在Hadoop中，当从磁盘读取数据或者从网络接收数据时，需要进行反序列化操作。
深入浅析Java Object Serialization与 Hadoop 序列化
08-30
深入浅析Java Object Serialization与 Hadoop 序列化 序列化是指将结构化对象转化为字节流以便在网络上传输或者写到磁盘永久存储的过程。Java 中的序列化是通过实现 Serializable 接口来实现的，而 Hadoop 序列化则...
Hadoop序列化机制
07-26
标题中的“Hadoop序列化机制”是指Hadoop生态系统中用于数据传输和存储的数据表示方式，它是Hadoop MapReduce和Hadoop Distributed File System (HDFS)等组件之间交换数据的关键技术。序列化是将对象转化为可存储或...
基于SpringBoot的房产销售系统
最新发布
2501_90968670的博客
08-15 689
本项目是一个基于Java平台的在线房产销售系统服务平台，旨在为用户提供多样化的服务，包括房地产预约、订单管理、用户权限管理等功能。平台采用分模块开发，每个模块都有明确的功能范围和用户角色定位。通过标准化的接口定义，方便前后端的数据交互，确保系统的灵活性和扩展性。
FileLink：为企业跨网文件传输筑牢安全与效率基石
qq_73196442的博客
08-12 1195
在企业数据往来日益频繁的今天，跨网文件传输的安全性和高效性是企业顺畅运营的关键。传统传输方式在安全防护、系统融合及成本控制上的短板愈发明显，而 FileLink 凭借在这些方面的突出表现，成为企业跨网文件传输的得力助手。
Flink Redis维表：Broadcast Join与Lookup Join对比及SQL示例
spark_dev的博客
08-12 879
本文对比了Flink中Redis维表关联的两种方案：Broadcast Join和Lookup Join。Broadcast Join适合小维表（<1GB），通过广播到所有任务实现本地关联，延迟低但内存消耗高；Lookup Join则适合大维表，通过实时查询Redis获取最新数据，内存占用低但延迟较高。文章详细分析了两者的原理、适用场景和性能差异，并提供了两种方案的SQL实现示例。最后建议根据维表大小、更新频率和资源情况选择合适方案，或采用混合模式平衡性能与资源。
MapReduce系统架构，颠覆了互联网分层架构的本质？
weixin_43209512的博客
08-14 242
摘要：MapReduce架构颠覆了传统互联网"固定CPU，移动数据"的分层架构，创新性地采用"固定数据，移动CPU"模式。这种设计针对离线业务特点（数据量大、时延容忍），让计算任务就近处理数据，大幅减少网络传输。与互联网架构（高吞吐、低时延）形成鲜明对比，体现了架构设计需因业务特点而异的核心理念。（149字）
时序数据库市场前景分析
m0_72638137的博客
08-14 834
随着物联网（IoT）、工业互联网、金融科技、智慧城市等领域的快速发展，数据呈现爆发式增长，其中时间序列数据（Time-Series Data）占据了重要地位。时序数据库正与AI/ML技术结合，支持异常检测、预测分析等高级功能，例如IoTDB的AINode支持自研时序大模型Timer，InfluxDB的Flux语言和Prometheus的PromQL扩展。未来的数据库可能不再严格区分时序、关系或图数据库，而是提供统一的数据处理能力，如IoTDB 2.0版本提供的动态+静态数据的多模态融合。
人工智能与金融：金融行业的革新
一套方法论打通全栈闭环，从 0 到 1 教你驾驭需求、设计、开发、项目、课题、论文和软著，速成全栈王者！
08-12 1209
人工智能正在重塑金融的形态，但技术终究是服务于经济发展的工具。从小微企业通过 AI 获得第一笔贷款，到普通家庭借助智能投顾实现财富增值，从跨境支付效率的革命性提升，到金融风险的精准防控，AI 正在让金融从 “精英专属” 走向 “全民共享”，从 “复杂晦涩” 走向 “简单透明”。未来的金融行业，将是 “技术的智能” 与 “金融的本质” 的完美融合：AI 解决效率、成本、风险等技术问题，金融人则坚守 “服务实体经济” 的初心。
Hadoop中Avro序列化与反序列化的示例解析
Avro序列化是一种用于数据序列化的框架，它由Hadoop的创建者之一的Doug Cutting所开发，用于支持高效、跨语言的数据交换。与Google开发的Protocol Buffers类似，Avro能够将复杂的数据结构压缩并以二进制形式进行存储...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值