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hadoop序列化和反序列化

hadoop序列化和反序列化

作者: yanzhelee | 来源:发表于2017-08-20 21:30 被阅读103次

    hadoop序列化和反序列化

    1 什么是序列化和反序列化

    序列化就是将内存中的对象或数据,转换成字节数组,以便于存储(持久化)和网络传输。
    反序列化就是将字节数组转换成内存对象。

    2 JDK中的序列化和反序列化

    使用java提供的序列化必须遵循三个条件:

    1. 该类必须实现java.io.Serializable接口。
    2. 对于该类的所有无法序列化的字段必须使用transient修饰。
    3. 加上序列化版本ID serialVersionUID,这个是用来识别序列化的之前的类到底是哪一个。比如希望类的不同版本对序列化兼容,需要确保类的不同版本具有相同的serialVersionUID

    在使用JDK提供的序列化机制时需要借助一对I/O流,ObjectOutputStream和ObjectInputStream这两个流分别是进行序列化和反序列化操作,通过ObjectOutputStream类的writeObject(Object obj)方法可以将对象写入到输出流中,通过ObjectInputStream类的readObject()方法可以从该输入流中反序列化该对象出来。

    JDK序列化算法一般会有如下步骤:

    1. 将对象实例相关的类元数据输出;
    2. 递归输出类的超类描述直到不再有超类;
    3. 类元数据完了之后,开始从最顶层的超类开始输出对象实例的实际数据值;
    4. 从上至下递归输出实例的数据

    3 Hadoop序列化和反序列化

    在hadoop中,hadoop实现了一套自己的序列化框架,相对于JDK比较简洁,在集群信息的传递上速度更快,容量更小。

    3.1 Hadoop序列化的特点

    1. 数据紧凑

      带宽是集群中信息传递的最宝贵的资源,所以我们必须设法缩小传递信息的大小。为了更好的控制序列化整个流程使用Writable对象,java序列化过程中会保存类的所有信息以及依赖等,Hadoop序列化不需要。

    2. 对象可重用

      JDK的反序列化会不断地创建对象,这肯定会造成一定的系统开销,但是在hadoop反序列化中,能重复的利用一个对象的readField方法来重新产生不同的对象。

    3. 可扩展性

      hadoop自己写序列化很容易,可以通过实现hadoop的Writable接口实现序列化,或者实现WritableComparable接口实现可比较大小的序列化对象。

    4 Hadoop Writable框架

    @InterfaceAudience.Public
    @InterfaceStability.Stable
    public interface Writable {
      /** 
       * 序列化一个对象,将一个对象按照某个数据传输格式写入到out流中
       * Serialize the fields of this object to <code>out</code>.
       * 
       * @param out <code>DataOuput</code> to serialize this object into.
       * @throws IOException
       */
      void write(DataOutput out) throws IOException;
    
      /** 
       * 反序列化,从in流中读入字节,按照某个数据传输格式读出到一个对象中
       * Deserialize the fields of this object from <code>in</code>.  
       * 
       * <p>For efficiency, implementations should attempt to re-use storage in the 
       * existing object where possible.</p>
       * 
       * @param in <code>DataInput</code> to deseriablize this object from.
       * @throws IOException
       */
      void readFields(DataInput in) throws IOException;
    }
    

    5 代码示例

    5.1 序列化反序列化工具函数

    /** 
     * 将一个实现了Writable接口的对象序列化成字节流 
     * @param writable 
     * @return 
     * @throws IOException 
     */ 
    public static byte[] serialize2Bytes(Writable writable) throws IOException{
        ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream() ;
        DataOutputStream dos = new DataOutputStream(baos);
        writable.write(dos);
        dos.close();
        baos.close();
        return baos.toByteArray();
    }
    
     /** 
     * 将字节流转化为实现了Writable接口的对象 
     * @param writable 
     * @param bytes 
     * @return 
     * @throws IOException 
     */  
    public static void deserializeFromBytes(Writable writable, byte[] bytes) throws IOException{
        ByteArrayInputStream bais = new ByteArrayInputStream(bytes) ;
        DataInputStream dataIn = new DataInputStream(bais) ;
        writable.readFields(dataIn) ;
        dataIn.close();
        bais.close();
    }
    
    /** 
     * 将一个实现了Writable接口的对象序列化到文件中
     * @param writable
     * @param file
     * @return 
     * @throws IOException 
     */ 
    public static void serialize2File(Writable writable, File file) throws IOException{
        FileOutputStream fos = new FileOutputStream(file) ;
        DataOutputStream dos = new DataOutputStream(fos) ;
        writable.write(dos);
        dos.close();
        fos.close();
    }
    
     /** 
     * 将文件输入流流转化为实现了Writable接口的对象 
     * @param writable 
     * @param file 
     * @return 
     * @throws IOException 
     */  
    public static void deserializeFromBytes(Writable writable, File file) throws IOException{
        FileInputStream fis = new FileInputStream(file);
        DataInputStream dataIn = new DataInputStream(fis) ;
        writable.readFields(dataIn) ;
        dataIn.close();
        fis.close();
    }
    

    5.2 自定义类型示例(实现WritableComparable接口)

    package com.seriable;
    
    import java.io.DataInput;
    import java.io.DataOutput;
    import java.io.IOException;
    import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
    import org.apache.hadoop.io.Text;
    import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
    
    public class PeopleWritable implements WritableComparable<PeopleWritable> {
        private IntWritable age;
        private Text name;
        public PeopleWritable(){
        }
        public PeopleWritable(IntWritable age, Text name) {
            super();
            this.age = age;
            this.name = name;
        }
        public IntWritable getAge() {
            return age;
        }
        public void setAge(IntWritable age) {
            this.age = age;
        }
        public Text getName() {
            return name;
        }
        public void setName(Text name) {
            this.name = name;
        }
        //序列化方法
        public void write(DataOutput out) throws IOException {
            age.write(out);
            name.write(out);
        }
        //反序列化方法
        public void readFields(DataInput in) throws IOException {
            age.readFields(in);
            name.readFields(in);
        }
        //比较函数,使得对象可比较大小
        public int compareTo(PeopleWritable o) {
            int cmp = age.compareTo(o.getAge());
            if(0 !=cmp)return cmp;
            return name.compareTo(o.getName());
        }
    }
    

    参考博文

    http://www.cnblogs.com/kxdblog/p/4799282.html

    http://www.cnblogs.com/zl1991/p/6322361.html

    http://blog.csdn.net/zhang0558/article/details/53444533

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