Hadoop 序列化
2.1 序列化概述
- 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）以便于存储到磁盘（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）或者是磁盘的持久化数据，转换成内存中的对象。
- 2） 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。
- 3）为什么不用 Java 的序列化
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。所以，Hadoop 自己开发了一套序列化机制（Writable）。
-
4）Hadoop 序列化特点：
-
（1 ） 紧凑 ：高效使用存储空间。
-
（2 ）快速：读写数据的额外开销小。
-
（3 ）互操作：支持多语言的交互
-
2.2 自定义 bean 对象实现序列化接口（Writable ）
在企业开发中往往常用的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，那么该对象就需要实现序列化接口。
具体实现 bean 对象序列化步骤如下 7 步。
-
（1）必须实现 Writable 接口
-
（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() { super(); }
- （3）重写序列化方法
@override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeLong(upFlow);
out.writeLong(downFlow);
out.writeLong(sumFlow);
}
- （4）重写反序列化方法
@override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
upFlow = in.readLong();
downFlow = in.readLong();
sumFlow = in.readLong();
}
-
（5）注意反序列化的顺序和序列化的顺序完全一致
-
（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。
-
（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。详见后面排序案例。
@override
public int compareTo(FlowBean o) {
// 倒序排列，从大到小
return this.sumFlow > o.getSumFlow() ? -1 : 1;
}
2.3 序列化案例实操
- 1 ） 需求
统计每一个手机号耗费的总上行流量、总下行流量、总流量
（1）输入数据
phone_data .txt
（2）输入数据格式：
7 13560436666 120.196.100.99 1116 954 200
id 手机号码 网络 ip 上行流量 下行流量 网络状态码
（3）期望输出数据格式
13560436666 1116 954 2070
手机号码 上行流量 下行流量 总流量
- 2 ） 需求 分析
序列化案例分析
需求
3 ） 编写 MapReduce 程序
（1）编写流量统计的 Bean 对象
package com.sl.mapreduce.writable;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
//1 继承 Writable 接口
public class FlowBean implements Writable {
private long upFlow; //上行流量
private long downFlow; //下行流量
private long sumFlow; //总流量
//2 提供无参构造
public FlowBean() { }
//3 提供三个参数的 getter 和 setter 方法
public long getUpFlow() { return upFlow; }
public void setUpFlow(long upFlow) { this.upFlow = upFlow; }
public long getDownFlow() { return downFlow; }
public void setDownFlow(long downFlow) { this.downFlow = downFlow; }
public long getSumFlow() { return sumFlow; }
public void setSumFlow(long sumFlow) { this.sumFlow = sumFlow; }
public void setSumFlow() { this.sumFlow = this.upFlow + this.downFlow; }
//4 实现序列化和反序列化方法,注意顺序一定要保持一致
@Override
public void write(DataOutput dataOutput) throws IOException {
dataOutput.writeLong(upFlow);
dataOutput.writeLong(downFlow);
dataOutput.writeLong(sumFlow);
}
@Override
public void readFields(DataInput dataInput) throws IOException {
this.upFlow = dataInput.readLong();
this.downFlow = dataInput.readLong();
this.sumFlow = dataInput.readLong();
}
//5 重写 ToString
@Override
public String toString() {
return upFlow + "\t" + downFlow + "\t" + sumFlow;
}
}
（2）编写 Mapper 类
package com.sl.mapreduce.writable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;
public class FlowMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, FlowBean> {
private Text outK = new Text();
private FlowBean outV = new FlowBean();
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//1 获取一行数据,转成字符串
String line = value.toString();
//2 切割数据
String[] split = line.split("\t");
//3 抓取我们需要的数据:手机号,上行流量,下行流量
String phone = split[1];
String up = split[split.length - 3];
String down = split[split.length - 2];
//4 封装 outK outV
outK.set(phone);
outV.setUpFlow(Long.parseLong(up));
outV.setDownFlow(Long.parseLong(down));
outV.setSumFlow();
//5 写出 outK outV
context.write(outK, outV);
}
}
（3）编写 Reducer 类
package com.sl.mapreduce.writable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
public class FlowReducer extends Reducer<Text, FlowBean, Text, FlowBean> {
private FlowBean outV = new FlowBean();
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<FlowBean> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
long totalUp = 0;
long totalDown = 0;
//1 遍历 values,将其中的上行流量,下行流量分别累加
for (FlowBean flowBean : values) {
totalUp += flowBean.getUpFlow();
totalDown += flowBean.getDownFlow();
}
//2 封装 outKV
outV.setUpFlow(totalUp);
outV.setDownFlow(totalDown);
outV.setSumFlow();
//3 写出 outK outV
context.write(key,outV);
}
}
（4）编写 Driver 驱动类
package com.sl.mapreduce.writable;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import java.io.IOException;
public class FlowDriver {
public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
//1 获取 job 对象
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf);
//2 关联本 Driver 类
job.setJarByClass(FlowDriver.class);
//3 关联 Mapper 和 Reducer
job.setMapperClass(FlowMapper.class);
job.setReducerClass(FlowReducer.class);
//4 设置 Map 端输出 KV 类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(FlowBean.class);
//5 设置程序最终输出的 KV 类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(FlowBean.class);
//6 设置程序的输入输出路径
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D:\\inputflow"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:\\flowoutput"));
//7 提交
Job boolean b = job.waitForCompletion(true);
System.exit(b ? 0 : 1);
}
}
网友评论