序列化和反序列化 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(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)或者是硬盘的持久化数据,转换成内存中的对象. 主要作用是将MR中产生的数据以序列化类型在网络中.不同的电脑中进行数据传递 引入序列化的原因 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&…

概述 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.把字节流转为结构化对象. 当要在进程间传递对象或持久化对象的时候,就需要序列化对象成字节流,反之当要将接收到或从磁盘读取的字节流转换为对象,就要进行反序列化. Java 的序列化(Serializable)是一个重量级序列化框架,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…),不便于在网络中高效传输:所以,hadoop 自己开发…

当要在进程间传递对象或持久化对象的时候,就需要序列化对象成字节流,反之当要将接收到或从磁盘读取的字节流转换为对象,就要进行反序列化.Writable是Hadoop的序列化格式,Hadoop定义了这样一个Writable接口. public interface Writable { void write(DataOutput out) throws IOException; void readFields(DataInput in) throws IOException; } public int…

一. 为什么javaBean要继承Writable和WritableComparable接口? 1. 如果一个javaBean想要作为MapReduce的key或者value,就一定要实现序列化,因为在Map到Reduce阶段的时候,只能是传输二进制数据,不可能将字符流直接进行RPC传输, 只要一个javabean实现了序列化和反序列化,就可以做为key或者value 最简单的序列化和反序列化就是实现Writable接口 ps:javaBean在作为key的时候有点不同,除了要继承Writabl…

一.什么是: MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性.它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上. 当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(归约)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键…

MapReduce原理 背景 因为如果要对海量数据进行计算,计算机的内存可能会不够. 因此可以把海量数据切割成小块多次计算. 而分布式系统可以把小块分给多态机器并行计算. MapReduce概述 MapReduce是一种分布式计算模型,由Google提出主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题. 适合场景:任务可以被分解成相互独立的子问题. MapReduce是运行在yarn上的 MR由两个阶段组成: Map :负责把数据切割成小块各自计算. Reduce:把各个Map的中间结果汇总. 用户只要…

概述 大数据计算的核心思想:移动计算比移动数据更划算 MapReduce既是一个编程模型,又是一个计算框架 包含Map和Reduce两个过程 终极目标:用SQL语句分析大数据(Hive.SparkSQL,将SQL语句转换为MR程序) 用于解决海量无结构.半结构化数据的批处理问题,例如生成倒排索引.计算网页的pagerank.日志分析等 在设计上缺乏针对海量结构化数据进行交互式分析处理的优化考虑 特性 序列化 java序列化:实现序列化接口(标识接口) Student.java 1 package…

目录 MapReduce 序列化 概述 自定义序列化 常用数据序列化类型 int与IntWritable转化 Text与String 序列化读写方法 自定义bean对象实现序列化接口(Writable) 序列化案例实操 需求 需求分析 map阶段 Reduce阶段 编写MapReduce程序 FlowBean类 编写FlowMapper类 编写FlowReducer类 编写FlowDriver驱动类 测试 MapReduce 序列化 概述 节点通过字节码传输 序列化 内存->字节码 反序列化 字…

Hadoop[MR开发规范.序列化] 目录 Hadoop[MR开发规范.序列化] 一.MapReduce编程规范 1.Mapper阶段 2.Reducer阶段 3.Driver阶段 二.WordCount案例开发 需求 1. 创建maven工程 2.在pom.xml添加依赖 3.项目的src/main/resources目录下,添加log4j2.xml文件 4.编写Mapper.Reducer.Driver类 5.本地测试 6.集群测试 三.Hadoop序列化 1.序列化概述 2.java.ha…

Hadoop MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算.早期的MapReduce(MR)框架简单明了,JobTracker作为MR框架的集中处理点,随着分布式系统集群的规模和其工作负荷的增长,显得力不从心: 1. JobTracker 存在单点故障. 2. JobTracker 任务重,资源消耗多,当MR任务非常多的时候,会造成很大的内存开销,增加了 JobTracker fail 的风险,业界总结出旧MR框架只能支持 4000节点主机的上限. 3. 在Task…