Hadoop数据类型介绍

我们知道hadoop是由Java 编程写的。因此我们使用Java开发环境来操作HDFS,编写mapreduce也是很自然的事情。但是这里面hadoop却对Java数据类型进行了包装，那么hadoop的数据类型与Java那些数据类型对应。下面做一些对比：

一、 Hadoop数据类型介绍：

(1)在hadoop.io包，主要分为基本类型和其它类型。

(2)基本类型(hadoop:java)：
数据类型                      hadoop数据类型：                                   Java数据类型

布尔型                      *BooleanWritable                                           boolean    
   整型                         *IntWritable：                                                   int
   浮点float                   *FloatWritable：                                                float
   浮点型double            *DoubleWritable：                                            double
   整数类型byte           *ByteWritable：                                                byte
这里说明一下，hadoop数据库类型与Java数据类型之间如何转换：
有两种方式
1.通过set方式
2.通过new的方式。

(3)其它(部分)：
*Text：hadoop：中对应Java数据类型string
*ArrayWritable：  中对应Java数据类型数组。

二. 用户自定义数据类型的实现

1.继承接口Writable,实现其方法write()和readFields(), 以便该数据能被序列化后完成网络传输或文件输入/输出；

2.如果该数据需要作为主键key使用，或需要比较数值大小时，则需要实现WritalbeComparable接口,实现其方法write(),readFields(),CompareTo() 。

public class Point3D implements Writable<Point3D>

{

private float x,y,z;

public float getX(){return x;}

public float getY(){return y;}

public float getZ(){return z;}

public void readFields(DataInput in) throws IOException

{

x = in.readFloat();

y = in.readFloat();

z = in.readFloat();

}

public void write(DataOutput out) throws IOException

{

out.writeFloat(x);

out.writeFloat(y);

out.writeFloat(z);

}

}

public class Point3D implements WritableComparable<Point3D>

{

private float x,y,z;

public float getX(){return x;}

public float getY(){return y;}

public float getZ(){return z;}

public void readFields(DataInput in) throws IOException

{

x = in.readFloat();

y = in.readFloat();

z = in.readFloat();

}

public void write(DataOutput out) throws IOException

{

out.writeFloat(x);

out.writeFloat(y);

out.writeFloat(z);

}

public int CompareTo(Point3D p)

{

//具体实现比较当前的空间坐标点this(x,y,z)与指定的点p(x,y,z)的大小

// 并输出： -1(小于), 0(等于), 1(大于)

}

}