Hadoop Serialization hadoop序列化详解(最新版) (1)【java和hadoop序列化比较和writable接口】

初学java的人肯定对java序列化记忆犹新。最开始很多人并不会一下子理解序列化的意义所在。这样子是因为很多人还是对java最底层的特性不是特别理解，当你经验丰富，对java理解更加深刻之后，你就会发现序列化这种东西的精髓。

谈hadoop序列化之前，我们再来回顾一下java的序列化，也是最底层的序列化：

在面向对象程序设计中，类是个很重要的概念。所谓“类”，可以将它想像成建筑图纸，而对象就是根据图纸盖的大楼。类，规定了对象的一切。根据建筑图纸造房子，盖出来的就是大楼，等同于将类进行实例化，得到的就是对象。

   

 一开始，在源代码里，类的定义是明确的，但对象的行为有些地方是明确的，有些地方是不明确的。对象里不明确地方，是因为对象在运行的时候，需要处理无法预测的事情，诸如用户点了下屏幕，用户点了下按钮，输入点东西，或者需要从网络发送接收数据之类的。后来，引入了泛型的概念之后，类也开始不明确了，如果使用了泛型，直到程序运行的时候，才知道究竟是哪种对象需要处理。

对象可以很复杂，也可以跟时序相关。一般来说，“活的”对象只生存在内存里，关机断电就没有了。一般来说，“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。想象一下，对象怎么出现的，一般是new出来的，new出来的对象在内存里面，另外的计算机怎么可能使用我这台机器上的对象呢？如果要的话，序列化就是你必须要使用的东西。

 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。

 把“活的”对象序列化，就是把“活的”对象转化成一串字节，而“反序列化”，就是从一串字节里解析出“活的”对象。于是，如果想把“活的”对象存储到文件，存储这串字节即可，如果想把“活的”对象发送到远程主机，发送这串字节即可，需要对象的时候，做一下反序列化，就能将对象“复活”了。

有例子为证：

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public class Person implements Serializable {       private String name = null;       private Integer age = null;       private Gender gender = null;       public Person() {         System.out.println("none-arg constructor");     }       public Person(String name, Integer age, Gender gender) {         System.out.println("arg constructor");         this.name = name;         this.age = age;         this.gender = gender;     }       public String getName() {         return name;     }       public void setName(String name) {         this.name = name;     }       public Integer getAge() {         return age;     }       public void setAge(Integer age) {         this.age = age;     }       public Gender getGender() {         return gender;     }       public void setGender(Gender gender) {         this.gender = gender;     }       @Override     public String toString() {         return "[" + name + ", " + age + ", " + gender + "]";     } }

  SimpleSerial，是一个简单的序列化程序，它先将一个Person对象保存到文件person.out中，然后再从该文件中读出被存储的Person对象，并打印该对象。

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public class SimpleSerial {       public static void main(String[] args) throws Exception {         File file = new File("person.out");           ObjectOutputStream oout = new ObjectOutputStream(new FileOutputStream(file));         Person person = new Person("John", 101, Gender.MALE);         oout.writeObject(person);         oout.close();           ObjectInputStream oin = new ObjectInputStream(new FileInputStream(file));         Object newPerson = oin.readObject(); // 没有强制转换到Person类型         oin.close();         System.out.println(newPerson);     } }

上述程序的输出的结果为：

arg constructor

[John, 31, MALE]

这就是序列化。序列化的对象，他们超越了JVM的生死，不顾生他们的母亲，化作永恒。

 将对象序列化存储到文件，术语又叫“持久化”。将对象序列化发送到远程计算机，术语又叫“数据通信”。

 Java对序列化提供了非常方便的支持，在定义类的时候，如果想让对象可以被序列化，只要在类的定义上加上了”implements Serializable”即可，比如说，可以这么定义”public class Building implements Serializable”，其他什么都不要做，Java会自动的处理相关一切。Java的序列化机制相当复杂，能处理各种对象关系。

那么序列化这种操作我们怎么衡量他好不好呢？主要是压缩，速度，扩张，兼容四方面考虑。

hadoop通讯格式需求

hadoop在节点间的内部通讯使用的是RPC，RPC协议把消息翻译成二进制字节流发送到远程节点，远程节点再通过反序列化把二进制流转成原始的信息。RPC的序列化需要实现以下几点：

1.压缩，可以起到压缩的效果，占用的宽带资源要小。

2.快速，内部进程为分布式系统构建了高速链路，因此在序列化和反序列化间必须是快速的，不能让传输速度成为瓶颈。

3.可扩展的，新的服务端为新的客户端增加了一个参数，老客户端照样可以使用。

4.兼容性好，可以支持多个语言的客户端

hadoop存储格式需求

表面上看来序列化框架在持久化存储方面可能需要其他的一些特性，但事实上依然是那四点：

1.压缩，占用的空间更小

2.快速，可以快速读写

3.可扩展，可以以老格式读取老数据

4.兼容性好，可以支持多种语言的读写

 Java的序列化机制的缺点就是计算量开销大，且序列化的结果体积大太，有时能达到对象大小的数倍乃至十倍。它的引用机制也会导致大文件不能分割的问题。这些缺点使得Java的序列化机制对Hadoop来说是不合适的。于是Hadoop根据自己上门的需求设计了自己的序列化机制。

Hadoop 使用自己的序列化格式Writables ，它紧凑、快速(但不容易扩展或lava 之外的语言)。由于Writables 是Hadoop 的核心(MapReduce 程序使用它来序列化键/值对)，所以在转而简要讨论其他几个有名的序列化框架(比如Apache 的Thrift 和谷歌的Google Protocol Buffers)之前.我们先深入探讨一下.

Hadoop通过Writable接口实现的序列化机制，不过没有提供比较功能，所以和java中的Comparable接口合并，提供一个接口WritableComparable。

Writable接口提供两个方法(write和readFields)。

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package org.apache.hadoop.io; public interface Writable {   void write(DataOutput out) throws IOException;   void readFields(DataInput in) throws IOException; }

WritableComparable实现Writable，Comparable接口

1. package org.apache.hadoop.io;
2. public interface WritableComparable <T>  extends org.apache.hadoop.io.Writable, java.lang.Comparable<T> {
3. }

MapReduce在排序部分要根据key值的大小进行排序，因此类型的比较相当重要，RawComparator是Comparator的增强版。

hadoop中使用的key类型都要事先比较的接口。并且hashcode在hadoop区分keyd 时候会频繁使用，因此确保实现hashcode的输出在不同jvm一样很重要。

1. package org.apache.hadoop.io;
2. public interface RawComparator <T>  extends java.util.Comparator<T> {
3. int compare(byte[] bytes, int i, int i1, byte[] bytes1, int i2, int i3);
4. }

s1 s2时开始位置，l1,l2是长度，读取之后比较。这个就不需要反序列化。

它可以做到，不先反序列化就可以直接比较二进制字节流的大小:

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public class TestComparator {       RawComparator<IntWritable> comparator;     IntWritable w1;     IntWritable w2;       /**      * 获得IntWritable的comparator,并初始化两个IntWritable      */     @Before     public void init() {         comparator = WritableComparator.get(IntWritable.class);         w1 = new IntWritable(163);         w2 = new IntWritable(76);     }       /**      * 比较两个对象大小      */     @Test     public void testComparator() {         Assert.assertEquals(comparator.compare(w1, w2) > 0, true);     }       /**      * 序列号后进行直接比较      *      * @throws IOException      */     @Test     public void testcompare() throws IOException {         byte[] b1 = serialize(w1);         byte[] b2 = serialize(w2);         Assert.assertTrue(comparator.compare(b1, 0, b1.length, b2, 0, b2.length) > 0);     }       /**      * 将一个实现了Writable接口的对象序列化成字节流      *      * @param writable      * @return      * @throws java.io.IOException      */     public static byte[] serialize(Writable writable) throws IOException {         ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();         DataOutputStream dataOut = new DataOutputStream(out);         writable.write(dataOut);         dataOut.close();         return out.toByteArray();     } }

额外说一句，从git上下载的hadoop项目本身自带很多test类，大家可以多多尝试一下。

权威指南原文用intwritable 举例说明hadoop如何序列化：

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public static byte[] serialize(Writable writable) throws IOException {         ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();         DataOutputStream dataOut = new DataOutputStream(out);         writable.write(dataOut);         dataOut.close();         return out.toByteArray();     }

以及反序列化：

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public static byte[] deserialize(Writable writable, byte[] bytes) throws IOException { ByteArrayInputStream in = new ByteArrayInputStream(bytes); DataInputStream dataIn = new DataInputStream(in); writable.readFields(dataIn); dataIn.close(); return bytes; }

这是目前所有Writeable 的Java 基本类的封装(见表4-哟，此外还有short 和char 类型(两者均可存储在Int W rita ble 中)。它们都有用于检索和存储封装值的get () 和set ( )方撞.

类结构：

在对整数进行编码时，在固定长度格式。intWritable 和LongWritable)和可变长度格式(VlntWritable 和vLongWritable ) 之闹，有一个选择.如果值足够小(-112 和127 之问.包含这两个值) ，可变长度格式就只用一个字节来对值进行编码，否则，使用第一字节来表示值为正还是负，以及后面还有多少字节。

如何在固定长度和可变长度编码之间进行选择?固定长度编码的好处在于值比较均匀地分布在整个值空间中，就像(精心设计)的散列函数。大多数数字变量往往分布， 所以可变长度编码往往更节省空间。可变长度编码的另一个好处是可以将VintWritable 变为VLongWritable ，因为它们的编码实际上是相同的. 因此，通过选择可变长度的编码方式，使空间可以增长，而不是一开始就占用8字节的空间。

权威指南对这些类都有一一介绍，在此不再赘述。

Charles 2015-12-23 于P.P 

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