Hadoop Serialization hadoop序列化详解(最新版) (1)【java和hadoop序列化比较和writable接口】

时间：2023-03-09 06:55:47
Hadoop Serialization hadoop序列化详解(最新版) (1)【java和hadoop序列化比较和writable接口】
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，等同于将类进行实例化，得到的就是对象。
 一开始，在源代码里，类的定义是明确的，但对象的行为有些地方是明确的，有些地方是不明确的。对象里不明确地方，是因为对象在运行的时候，需要处理无法预测的事情，诸如用户点了下屏幕，用户点了下按钮，输入点东西，或者需要从网络发送接收数据之类的。后来，引入了泛型的概念之后，类也开始不明确了，如果使用了泛型，直到程序运行的时候，才知道究竟是哪种对象需要处理。
对象可以很复杂，也可以跟时序相关。一般来说，“活的”对象只生存在内存里，关机断电就没有了。一般来说，“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。想象一下，对象怎么出现的，一般是new出来的，new出来的对象在内存里面，另外的计算机怎么可能使用我这台机器上的对象呢？如果要的话，序列化就是你必须要使用的东西。
 序列化，可以存储“活的”对象，可以将“活的”对象发送到远程计算机。
 把“活的”对象序列化，就是把“活的”对象转化成一串字节，而“反序列化”，就是从一串字节里解析出“活的”对象。于是，如果想把“活的”对象存储到文件，存储这串字节即可，如果想把“活的”对象发送到远程主机，发送这串字节即可，需要对象的时候，做一下反序列化，就能将对象“复活”了。
有例子为证：

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public class Person implements Serializable {
    private String name = null;
    private Integer age = null;
    private Gender gender = null;
    public Person() {
        System.out.println("none-arg constructor");
    }
    public Person(String name, Integer age, Gender gender) {
        System.out.println("arg constructor");
        this.name = name;
        this.age = age;
        this.gender = gender;
    }
    public String getName() {
        return name;
    }
    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }
    public Integer getAge() {
        return age;
    }
    public void setAge(Integer age) {
        this.age = age;
    }
    public Gender getGender() {
        return gender;
    }
    public void setGender(Gender gender) {
        this.gender = gender;
    }
    @Override
    public String toString() {
        return "[" + name + ", " + age + ", " + gender + "]";
    }
}
  SimpleSerial，是一个简单的序列化程序，它先将一个Person对象保存到文件person.out中，然后再从该文件中读出被存储的Person对象，并打印该对象。

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public class SimpleSerial {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        File file = new File("person.out");
        ObjectOutputStream oout = new ObjectOutputStream(new FileOutputStream(file));
        Person person = new Person("John", 101, Gender.MALE);
        oout.writeObject(person);
        oout.close();
        ObjectInputStream oin = new ObjectInputStream(new FileInputStream(file));
        Object newPerson = oin.readObject(); // 没有强制转换到Person类型
        oin.close();
        System.out.println(newPerson);
    }
}
上述程序的输出的结果为：
arg constructor
[John, 31, MALE]

这就是序列化。序列化的对象，他们超越了JVM的生死，不顾生他们的母亲，化作永恒。


 将对象序列化存储到文件，术语又叫“持久化”。将对象序列化发送到远程计算机，术语又叫“数据通信”。
 Java对序列化提供了非常方便的支持，在定义类的时候，如果想让对象可以被序列化，只要在类的定义上加上了”implements Serializable”即可，比如说，可以这么定义”public class Building implements Serializable”，其他什么都不要做，Java会自动的处理相关一切。Java的序列化机制相当复杂，能处理各种对象关系。

那么序列化这种操作我们怎么衡量他好不好呢？主要是压缩，速度，扩张，兼容四方面考虑。

hadoop通讯格式需求

hadoop在节点间的内部通讯使用的是RPC，RPC协议把消息翻译成二进制字节流发送到远程节点，远程节点再通过反序列化把二进制流转成原始的信息。RPC的序列化需要实现以下几点：
1.压缩，可以起到压缩的效果，占用的宽带资源要小。
2.快速，内部进程为分布式系统构建了高速链路，因此在序列化和反序列化间必须是快速的，不能让传输速度成为瓶颈。
3.可扩展的，新的服务端为新的客户端增加了一个参数，老客户端照样可以使用。
4.兼容性好，可以支持多个语言的客户端

hadoop存储格式需求

表面上看来序列化框架在持久化存储方面可能需要其他的一些特性，但事实上依然是那四点：
1.压缩，占用的空间更小
2.快速，可以快速读写
3.可扩展，可以以老格式读取老数据
4.兼容性好，可以支持多种语言的读写



 Java的序列化机制的缺点就是计算量开销大，且序列化的结果体积大太，有时能达到对象大小的数倍乃至十倍。它的引用机制也会导致大文件不能分割的问题。这些缺点使得Java的序列化机制对Hadoop来说是不合适的。于是Hadoop根据自己上门的需求设计了自己的序列化机制。

Hadoop 使用自己的序列化格式Writables ，它紧凑、快速(但不容易扩展或lava 之外的语言)。由于Writables 是Hadoop 的核心(MapReduce 程序使用它来序列化键/值对)，所以在转而简要讨论其他几个有名的序列化框架(比如Apache 的Thrift 和谷歌的Google Protocol Buffers)之前.我们先深入探讨一下.

Hadoop通过Writable接口实现的序列化机制，不过没有提供比较功能，所以和java中的Comparable接口合并，提供一个接口WritableComparable。

Writable接口提供两个方法(write和readFields)。
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package org.apache.hadoop.io;
public interface Writable {
  void write(DataOutput out) throws IOException;
  void readFields(DataInput in) throws IOException;
}

WritableComparable实现Writable，Comparable接口


  1. package org.apache.hadoop.io;
  2. public interface WritableComparable <T>  extends org.apache.hadoop.io.Writable, java.lang.Comparable<T> {
  3. }

MapReduce在排序部分要根据key值的大小进行排序，因此类型的比较相当重要，RawComparator是Comparator的增强版。
hadoop中使用的key类型都要事先比较的接口。并且hashcode在hadoop区分keyd 时候会频繁使用，因此确保实现hashcode的输出在不同jvm一样很重要。

  1. package org.apache.hadoop.io;
  2. public interface RawComparator <T>  extends java.util.Comparator<T> {
  3. int compare(byte[] bytes, int i, int i1, byte[] bytes1, int i2, int i3);
  4. }
s1 s2时开始位置，l1,l2是长度，读取之后比较。这个就不需要反序列化。

它可以做到，不先反序列化就可以直接比较二进制字节流的大小:

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public class TestComparator {
    RawComparator<IntWritable> comparator;
    IntWritable w1;
    IntWritable w2;
    /**
     * 获得IntWritable的comparator,并初始化两个IntWritable
     */
    @Before
    public void init() {
        comparator = WritableComparator.get(IntWritable.class);
        w1 = new IntWritable(163);
        w2 = new IntWritable(76);
    }
    /**
     * 比较两个对象大小
     */
    @Test
    public void testComparator() {
        Assert.assertEquals(comparator.compare(w1, w2) > 0, true);
    }
    /**
     * 序列号后进行直接比较
     *
     * @throws IOException
     */
    @Test
    public void testcompare() throws IOException {
        byte[] b1 = serialize(w1);
        byte[] b2 = serialize(w2);
        Assert.assertTrue(comparator.compare(b1, 0, b1.length, b2, 0, b2.length) > 0);
    }
    /**
     * 将一个实现了Writable接口的对象序列化成字节流
     *
     * @param writable
     * @return
     * @throws java.io.IOException
     */
    public static byte[] serialize(Writable writable) throws IOException {
        ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();
        DataOutputStream dataOut = new DataOutputStream(out);
        writable.write(dataOut);
        dataOut.close();
        return out.toByteArray();
    }
}

额外说一句，从git上下载的hadoop项目本身自带很多test类，大家可以多多尝试一下。

Hadoop Serialization hadoop序列化详解(最新版) (1)【java和hadoop序列化比较和writable接口】


权威指南原文用intwritable 举例说明hadoop如何序列化：

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 public static byte[] serialize(Writable writable) throws IOException {
        ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();
        DataOutputStream dataOut = new DataOutputStream(out);
        writable.write(dataOut);
        dataOut.close();
        return out.toByteArray();
    }

以及反序列化：

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public static byte[] deserialize(Writable writable, byte[] bytes)
throws IOException {
ByteArrayInputStream in = new ByteArrayInputStream(bytes);
DataInputStream dataIn = new DataInputStream(in);
writable.readFields(dataIn);
dataIn.close();
return bytes;
}

这是目前所有Writeable 的Java 基本类的封装(见表4-哟，此外还有short 和char 类型(两者均可存储在Int W rita ble 中)。它们都有用于检索和存储封装值的get () 和set ( )方撞.

Hadoop Serialization hadoop序列化详解(最新版) (1)【java和hadoop序列化比较和writable接口】

类结构：

Hadoop Serialization hadoop序列化详解(最新版) (1)【java和hadoop序列化比较和writable接口】

在对整数进行编码时，在固定长度格式。intWritable 和LongWritable)和可变长度格式(VlntWritable 和vLongWritable ) 之闹，有一个选择.如果值足够小(-112 和127 之问.包含这两个值) ，可变长度格式就只用一个字节来对值进行编码，否则，使用第一字节来表示值为正还是负，以及后面还有多少字节。

如何在固定长度和可变长度编码之间进行选择?固定长度编码的好处在于值比较均匀地分布在整个值空间中，就像(精心设计)的散列函数。大多数数字变量往往分布， 所以可变长度编码往往更节省空间。可变长度编码的另一个好处是可以将VintWritable 变为VLongWritable ，因为它们的编码实际上是相同的. 因此，通过选择可变长度的编码方式，使空间可以增长，而不是一开始就占用8字节的空间。

权威指南对这些类都有一一介绍，在此不再赘述。





Charles 2015-12-23 于P.P 


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