hadoop序列化和反序列化怎么实现

Hadoop中的序列化和反序列化主要通过Writable接口和WritableComparable接口来实现。Writable接口定义了可以序列化和反序列化的数据类型，而WritableComparable接口则扩展了Writable接口并添加了比较方法。

要实现序列化和反序列化，需要按照以下步骤进行：

1. 创建一个实现Writable接口的类，该类应该包含需要序列化和反序列化的字段，并实现write和readFields方法来实现序列化和反序列化操作。

public class MyWritable implements Writable {
    
    private String field1;
    
    private int field2;

    
    // 必须实现无参构造方法
    public MyWritable() {

        
    }

    
    public void write(DataOutput out) throws IOException {
    
        out.writeUTF(field1);
    
        out.writeInt(field2);

    }

    
    public void readFields(DataInput in) throws IOException {
    
        field1 = in.readUTF();
    
        field2 = in.readInt();

    }

}
    

1. 在MapReduce程序中使用这个自定义的Writable类作为输入和输出的数据类型。在Mapper和Reducer中通过调用write和readFields方法来实现序列化和反序列化操作。

public static class MyMapper extends MapperLongWritable, Text, Text, MyWritable>
 {
    
    private MyWritable myWritable = new MyWritable();

    
    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
    
        String[] parts = value.toString().split(",");
    
        
        myWritable.setField1(parts[0]);
    
        myWritable.setField2(Integer.parseInt(parts[1]));
    
        
        context.write(new Text("key"), myWritable);

    }

}
    

public static class MyReducer extends ReducerText, MyWritable, Text, NullWritable>
 {
    
    public void reduce(Text key, IterableMyWritable>
 values, Context context) throws IOException, InterruptedException {

        for (MyWritable value : values) {
    
            // 反序列化操作
            String field1 = value.getField1();
    
            int field2 = value.getField2();

            
            // 执行其他操作
        }

    }

}
    

通过实现Writable接口和WritableComparable接口，可以在Hadoop中实现序列化和反序列化操作，从而实现自定义的数据类型在MapReduce程序中的存储和处理。

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