当前位置: 首页 > ds >正文

hadoop中的序列化和反序列化(4)

4. Hadoop的序列化

Hadoop提供了自己的序列化机制,用于高效地处理分布式计算中的数据传输。Hadoop的序列化机制比Java的序列化更高效,更适合大规模数据处理。

4.1 Hadoop序列化的特点
  • 高效:Hadoop的序列化格式紧凑,适合大规模数据传输。

  • 语言无关:支持多种语言(如Java、Python、C++)。

  • 可扩展:支持自定义序列化格式。

4.2 Hadoop的序列化接口

Hadoop提供了Writable接口,用于定义可序列化的类。

示例代码
定义一个可序列化的类

java

复制

import org.apache.hadoop.io.Writable;import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;public class PersonWritable implements Writable {private String name;private int age;public PersonWritable() {} // 默认构造函数public PersonWritable(String name, int age) {this.name = name;this.age = age;}@Overridepublic void write(DataOutput out) throws IOException {out.writeUTF(name);out.writeInt(age);}@Overridepublic void readFields(DataInput in) throws IOException {name = in.readUTF();age = in.readInt();}@Overridepublic String toString() {return "Person{name='" + name + "', age=" + age + "}";}
}
序列化和反序列化

java

复制

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.SequenceFile;
import org.apache.hadoop.io.Text;import java.io.IOException;public class HadoopSerializationExample {public static void main(String[] args) throws IOException {Configuration conf = new Configuration();FileSystem fs = FileSystem.get(conf);// 创建一个PersonWritable对象PersonWritable person = new PersonWritable("John", 30);// 序列化到SequenceFilePath path = new Path("person.seq");SequenceFile.Writer writer = SequenceFile.createWriter(fs, conf, path, Text.class, PersonWritable.class);writer.append(new Text("person1"), person);writer.close();// 反序列化从SequenceFileSequenceFile.Reader reader = new SequenceFile.Reader(fs, path, conf);Text key = new Text();PersonWritable value = new PersonWritable();while (reader.next(key, value)) {System.out.println("Key: " + key + ", Value: " + value);}reader.close();}
}
4.3 Hadoop序列化的优势
  • 高效:Hadoop的序列化格式紧凑,适合大规模数据传输。

  • 可扩展:支持自定义序列化格式。

  • 语言无关:支持多种语言,便于跨平台使用。

总结

  • 序列化和反序列化:将对象转换为字节序列(序列化),以及将字节序列转换回对象(反序列化)。

  • Java序列化:通过实现Serializable接口,使用ObjectOutputStreamObjectInputStream

  • Hadoop序列化:通过实现Writable接口,支持高效、紧凑的序列化格式,适合大规模数据处理。

  • Hadoop序列化的优势:高效、可扩展、语言无关。

通过合理选择序列化机制,可以显著提高分布式系统的性能和可维护性。

http://www.xdnf.cn/news/4650.html

相关文章:

  • 快连LetsVPN安装指南
  • LeetCode20_有效的括号
  • 第2章 算法分析基础
  • 记录一下spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config 2023.0.3.2与springboot版本及配置问题
  • 如何创建RDD
  • 【AI News | 20250507】每日AI进展
  • MySQL中为什么使用B+树结构、B+树和普通的平衡树的区别
  • Spark jdbc写入崖山等国产数据库失败问题
  • Linux/AndroidOS中进程间的通信线程间的同步 - 共享内存
  • AI 实践探索:辅助生成测试用例
  • 高性能轻量级Rust HTTP服务器框架Hyperlane:开启网络服务开发新体验
  • NLP核心技术解析:大模型与分词工具的协同工作原理
  • 排序算法——桶排序
  • 注意力机制(Attention)
  • 【关于ESP8266下载固件库的问题】
  • C++ 析构函数
  • 【Ollama】docker离线部署Ollama+deepseek
  • 从机器人到调度平台:超低延迟RTMP|RTSP播放器系统级部署之道
  • DeepSeek 入门:从注册到首轮对话全流程
  • Mysql如何完成数据的增删改查(详解从0到1)
  • 打造个人知识库,wsl+ollama部署deepseek与vscode集成
  • NetBox Docker 全功能部署方案(Ubuntu 22.04 + Docker)
  • k8s 中 deployment 管理的多个 pod 构成集群吗
  • PostgreSQL 查询历史最大进程数方法
  • 商汤科技前端面试题及参考答案
  • 服务器上机用到的设备
  • .net在DB First模式使用pgsql
  • K8s节点宕机自愈全流程解析
  • 【数据结构入门训练DAY-28】蓝桥杯算法提高VIP-产生数
  • 【前端基础】7、CSS的字体属性(font相关)