回想: 回想序列化,事实上原书的结构非常清晰,我截图给出书中的章节结构: 序列化最基本的,最底层的是实现writable接口,wiritable规定读和写的游戏规则 (void write(DataOutput out) throws IOException;  void readFields(DataInput in) throws IOException;).为了适应hadoop的mapreduce的运算特性,也就是map 和reduce对key的比較,排序的功能,就要实现Comparabl…

回顾: 回顾序列化,其实原书的结构很清晰,我截图给出书中的章节结构: 序列化最主要的,最底层的是实现writable接口,wiritable规定读和写的游戏规则 (void write(DataOutput out) throws IOException;  void readFields(DataInput in) throws IOException;).为了适应hadoop的mapreduce的运算特性,也就是map 和reduce对key的比较,排序的功能,就要实现Comparable接…

回顾: 回顾序列化,其实原书的结构很清晰,我截图给出书中的章节结构: 序列化最主要的,最底层的是实现writable接口,wiritable规定读和写的游戏规则 (void write(DataOutput out) throws IOException;  void readFields(DataInput in) throws IOException;).为了适应hadoop的mapreduce的运算特性,也就是map 和reduce对key的比较,排序的功能,就要实现Comparable接…

前瞻:本文介绍ObjectWritable,集合Writable以及自定义的Writable TextPair 回顾: 前面了解到hadoop本身支持java的基本类型的序列化,并且提供相应的包装实现类: 这并不是包含了所有的java数据类型,比如我们要序列化的对象是Object类型的,或者是常用的集合类型list,map那该怎么办呢? 别怕,我们hadoop也提供相应的序列化实现,可以轻松的面对这样的问题. ObjectWritable ,GenericWritable  ObjectWrit…

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…

前言 上一篇给大家介绍了Hadoop是怎么样保证数据的完整性的,并且使用Java程序来验证了会产生.crc的校验文件.这一篇给大家分享的是Hadoop的序列化! 一.序列化和反序列化概述 1.1.序列化和反序列化的定义 1)序列化:将结构化对象转换为字节流的过程,以便在网络上传输或写入到磁盘进行永久存储的过程. 2)反序列化:将字节流转回一系列的相反过程结构化对象. 注意:其实流就是字节数组,我们把数据转变成一系列的字节数组(0101这样的数据) 1.2.序列化和反序列化的应用 1)进程间的通信…

一:序列化概念 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.即把字节流转回结构化对象.Java序列化(java.io.Serializable) 二:Hadoop序列化的特点 (1):序列化格式特点: 紧凑:高效使用存储空间. 快速:读写数据的额外开销小. 可扩展:可透明地读取老格式的数据. 互操作:支持多语言的交互. (2):Hadoop的序列化格式:Writable接口 三:Hadoop序列化的作用: (1):…

我们在前一章已经学习了HDFS: hadoop基础----hadoop理论(三)-----hadoop分布式文件系统HDFS详细解释 我们已经知道Hadoop=HDFS(文件系统,数据存储技术相关)+ MapReduce(数据处理). 本章就来学习MapReduce数据处理. MapReduce是什么 MapReduce是现今一个非常流行的分布式处理数据的编程模型.它被设计用于并行计算海量数据.第一个提出该技术框架的是Google公司,而Google的灵感则来自于函数式编程语言.如LISP, S…

以上是,weekend110的yarn的job提交流程源码分析的复习总结 下面呢,来讲weekend110的hadoop中的序列化机制 1363157985066      13726230503  00-FD-07-A4-72-B8:CMCC       120.196.100.82        i02.c.aliimg.com                24     27     2481         24681       200 1363157995052      13826…

说到处理大数据的工具,普通的开源解决方案(尤其是Apache Hadoop)堪称中流砥柱.弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测,在接下来几年,“100%的大公司”会采用Hadoop.Market Research的一份报告预测,到2011年,Hadoop市场会以58%的年复合增长率(CAGR)高速增长:到2020年,市场产值会超过10亿美元.IBM更是非常看好开源大数据工具,派出了3500名研究人员开发Apache Spark,这个工具是Hadoop生态系统的一部分. 这…