Hadoop序列化与Writable接口介绍
http://yoyzhou.github.io/blog/2013/05/09/hadoop-serialization-and-writable-object-1/
http://yoyzhou.github.io/blog/2013/05/10/hadoop-serialization-and-writable-object-2/
san_yun
- 浏览: 2655645 次
- 来自: 杭州
-
文章分类
- 全部博客 (1188)
- webwork (4)
- 网摘 (18)
- java (103)
- hibernate (1)
- Linux (85)
- 职业发展 (1)
- activeMQ (2)
- netty (14)
- svn (1)
- webx3 (12)
- mysql (81)
- css (1)
- HTML (6)
- apache (3)
- 测试 (2)
- javascript (1)
- 储存 (1)
- jvm (5)
- code (13)
- 多线程 (12)
- Spring (18)
- webxs (2)
- python (119)
- duitang (0)
- mongo (3)
- nosql (4)
- tomcat (4)
- memcached (20)
- 算法 (28)
- django (28)
- shell (1)
- 工作总结 (5)
- solr (42)
- beansdb (6)
- nginx (3)
- 性能 (30)
- 数据推荐 (1)
- maven (8)
- tonado (1)
- uwsgi (5)
- hessian (4)
- ibatis (3)
- Security (2)
- HTPP (1)
- gevent (6)
- 读书笔记 (1)
- Maxent (2)
- mogo (0)
- thread (3)
- 架构 (5)
- NIO (5)
- 正则 (1)
- lucene (5)
- feed (4)
- redis (17)
- TCP (6)
- test (0)
- python，code (1)
- PIL (3)
- guava (2)
- jython (4)
- httpclient (2)
- cache (3)
- signal (1)
- dubbo (7)
- HTTP (4)
- json (3)
- java socket (1)
- io (2)
- socket (22)
- hash (2)
- Cassandra (1)
- 分布式文件系统 (5)
- Dynamo (2)
- gc (8)
- scp (1)
- rsync (1)
- mecached (0)
- mongoDB (29)
- Thrift (1)
- scribe (2)
- 服务化 (3)
- 问题 (83)
- mat (1)
- classloader (2)
- javaBean (1)
- 文档集合 (27)
- 消息队列 (3)
- nginx，文档集合 (1)
- dboss (12)
- libevent (1)
- 读书 (0)
- 数学 (3)
- 流程 (0)
- HBase (34)
- 自动化测试 (1)
- ubuntu (2)
- 并发 (1)
- sping (1)
- 图形 (1)
- freemarker (1)
- jdbc (3)
- dbcp (0)
- sharding (1)
- 性能测试 (1)
- 设计模式 (2)
- unicode (1)
- OceanBase (3)
- jmagick (1)
- gunicorn (1)
- url (1)
- form (1)
- 安全 (2)
- nlp (8)
- libmemcached (1)
- 规则引擎 (1)
- awk (2)
- 服务器 (1)
- snmpd (1)
- btrace (1)
- 代码 (1)
- cygwin (1)
- mahout (3)
- 电子书 (1)
- 机器学习 (5)
- 数据挖掘 (1)
- nltk (6)
- pool (1)
- log4j (2)
- 总结 (11)
- c++ (1)
- java源代码 (1)
- ocr (1)
- 基础算法 (3)
- SA (1)
- 笔记 (1)
- ml (4)
- zokeeper (0)
- jms (1)
- zookeeper (5)
- zkclient (1)
- hadoop (13)
- mq (2)
- git (9)
- 问题，io (1)
- storm (11)
- zk (1)
- 性能优化 (2)
- example (1)
- tmux (1)
- 环境 (2)
- kyro (1)
- 日志系统 (3)
- hdfs (2)
- python_socket (2)
- date (2)
- elasticsearch (1)
- jetty (1)
- 树 (1)
- 汽车 (1)
- mdrill (1)
- 车 (1)
- 日志 (1)
- web (1)
- 编译原理 (1)
- 信息检索 (1)
- 性能，linux (1)
- spam (1)
- 序列化 (1)
- fabric (2)
- guice (1)
- disruptor (1)
- executor (1)
- logback (2)
- 开源 (1)
- 设计 (1)
- 监控 (3)
- english (1)
- 问题记录 (1)
- Bitmap (1)
- 云计算 (1)
- 问题排查 (1)
- highchat (1)
- mac (3)
- docker (1)
- jdk (1)
- 表达式 (1)
- 网络 (1)
- 时间管理 (1)
- 时间序列 (1)
- OLAP (1)
- Big Table (0)
- sql (1)
- kafka (1)
- md5 (1)
- springboot (1)
- spring security (1)
- Spring Boot (3)
- mybatis (1)
- java8 (1)
- 分布式事务 (1)
- 限流 (1)
- Shadowsocks (0)
- 2018 (1)
- 服务治理 (1)
- 设计原则 (1)
- log (0)
- perftools (1)
最新评论
-
siphlina：
课程——基于Python数据分析与机器学习案例实战教程分享网盘 ...
Python机器学习库 -
san_yun：
leibnitz 写道hi,我想知道,无论在92还是94版本, ...
hbase的行锁与多版本并发控制(MVCC) -
leibnitz：
hi,我想知道,无论在92还是94版本,更新时(如Puts)都 ...
hbase的行锁与多版本并发控制(MVCC) -
107x：
不错，谢谢！
Latent Semantic Analysis(LSA/ LSI)算法简介 -
107x：
不错，谢谢！
Python机器学习库
- 大小: 45 KB
分享到：
发表评论
-
Impala：新一代开源大数据分析引擎
2014-04-18 15:51 1404大数据处理是云计算 ... -
hadoop mapreduce的1TB排序
2014-02-17 20:15 13051、1TB（或1分钟）排序的冠军 作为分布式数据处理的框架， ... -
用hadoop估算圆周率PI(3.1415926)的值
2014-02-17 20:03 2225原文：http://thinkinginhadoop.ite ... -
Hadoop-SequenceFile code
2014-02-11 13:11 725写的例子： package mytest.mapreduc ... -
MapReduce思想理解
2014-02-06 11:44 1285MapReduce工作流程 1.将输入源(In ... -
HDFS发展历史上的几个重大的JIRA
2014-02-05 22:02 1069原文：http://blog.csdn.net/ ... -
Hadoop Metrics体系架构分析
2014-02-05 22:01 1118原文：http://blog.csdn.net/ ... -
hadoop shell 命令总计
2014-01-11 13:52 639从远程获取文件到本地 ./hadoop fs -get / ... -
hadoop hdfs环境搭建
2013-12-28 19:29 0参考两篇文章： hadoop hdfs环境搭建 http ... -
hadoop文档集合
2013-12-28 19:31 608架构概述 hadoop Important Concep ... -
hadoop深入学习之SequenceFile
2013-12-24 21:51 10251.Hadoop’s SequenceFile Seque ... -
使用RawComparator加速Hadoop程序
2013-12-23 14:53 1675http://yoyzhou.github.io/bl ... -
使用Python实现Hadoop MapReduce程序
2013-11-19 21:06 934使用Python实现Hadoop MapReduce程序
相关推荐
标题中的“Hadoop序列化机制”是指Hadoop生态系统中用于数据传输和存储的数据表示方式，它是Hadoop MapReduce和Hadoop Distributed File System (HDFS)等组件之间交换数据的关键技术。序列化是将对象转化为可存储或...
Java自带的序列化框架虽然方便，但由于其包含大量额外信息，不适合大规模数据的网络传输，因此Hadoop提出了自己的轻量级序列化机制——Writable接口。 **2.2 常用数据序列化类型** Hadoop提供了一系列的Writable类...
在Java编程语言中，序列化是一个关键的概念，它允许我们将对象的状态转换成字节流，以便于存储或在网络上传输...通过实现`Writable`接口，开发者可以自定义数据结构的序列化逻辑，确保数据能在Hadoop集群内顺畅地流动。
深入浅析Java Object Serialization与 Hadoop 序列化 序列化是指将结构化对象转化为字节流以便在网络上传输或者写到磁盘永久存储的过程。Java 中的序列化是通过实现 Serializable 接口来实现的，而 Hadoop 序列化则...
Hadoop的序列化机制还允许不同语言之间进行交互，这意味着即使部分组件是用其他语言（如Python或C++）编写，它们也可以与Java组件一起工作，前提是它们都支持相同的序列化协议。 此外，Hadoop的序列化机制还允许...
在Java和其他编程语言中，有多种序列化实现方法，包括Java自带的序列化、Writable接口（常见于Hadoop生态系统）以及Avro。下面将详细介绍这三种序列化方式。 1. **Java自带的序列化** Java内置的序列化机制是通过...
`Writable`接口是Hadoop中用于数据序列化和反序列化的基础接口，它规定了对象如何被转换成字节流和从字节流恢复的方法。 `FlowBean`类包含了三个私有变量：`upFlow`表示上行流量，`downFlow`表示下行流量，`...
总结来说，Hadoop的序列化机制主要基于`Writable`接口，通过自定义的序列化和反序列化方法实现数据的转换。`ObjectWritable`作为通用的载体，适应了RPC通信中不同类型的对象传输。`WritableFactories`则是保证`...
为了解决这些问题，Hadoop引入了自己的序列化机制，称为Writable接口。Writable接口提供了一种紧凑、快速的序列化方式，适合处理大量数据。它允许对象直接写入和读取DataOutput和DataInput流，减少了额外的开销。...
Hadoop并没有使用Java的序列化机制，而是自己定义了大量的可序列化对象，这些对象都实现了Writable接口。实现Writable接口的类可以将对象数据编码成适合网络传输的格式，并能够从这种格式中解码。 Hadoop的...
6. Hadoop序列化和反序列化是数据交换的关键，它将对象转换为可传输的字节流。Hadoop自定义的Writable接口提供了轻量级序列化机制，比Java的Serializable更高效。自定义bean对象实现序列化需要实现Writable接口，...
- **示例代码**：以下是一个简单的`MyWritable`类实现`Writable`接口的例子，用于演示如何实现序列化与反序列化： ```java public class MyWritable implements Writable { // Some data private int counter; ...
6. **Hadoop的序列化与反序列化** - 序列化：将对象转换为可存储或网络传输的字节流。 - 反序列化：将字节流恢复为对象。 - Hadoop的序列化机制（Writable）：比Java的Serializable轻量、高效，适用于大数据传输...
Hadoop的序列化机制不同于Java的内置序列化，它采用了Writable接口。任何实现了Writable接口的类，如示例中的`MyWritable`，都需要提供`write()`方法来实现数据的序列化，以及`readFields()`方法来实现反序列化。...
任何需要被序列化的数据类型都需要实现 Writable 接口。 ```java public interface Writable { void write(DataOutput out); void readFields(DataInput in); } ``` WritableComparable 接口 如果某个数据类型...
org.apache.hadoop.io中定义了大量的可序列化对象，他们都实现了Writable接口。 Hadoop的源代码分析可以帮助我们更好地了解Hadoop的架构和实现机制。通过对Hadoop的源代码分析，我们可以更好地理解Hadoop的工作原理...
这主要是为了确保数据在网络上传输时的效率和安全性，例如通过org.apache.hadoop.io包中的Writable接口实现自定义的数据序列化和反序列化过程。 源代码中可见，自定义序列化的实现非常直接，通常涉及两个主要方法：...
5. **Hadoop的I/O操作**：包括压缩技术和序列化类型，特别是Writable接口的应用，以及SequenceFile的使用。 6. **MapReduce编程基础**：深入剖析MapReduce的工作流程，通过WordCount案例理解编程方法，讲解Mapper...
`Writable`接口定义了对象如何序列化和反序列化，而`WritableComparable`则添加了比较操作，常用于排序。此外，`InputFormat`和`OutputFormat`接口用于定义数据的输入和输出格式。 5. **org.apache.hadoop.ipc**: ...