Hadoop-MapReduce-自定义bean对象，序列化实操-连载中

第二章 Hadoop序列化

2.1 序列化概述

2.2 自定义bean对象实现序列化接口（Writable）

常用的基本序列化类型不能满足所有需求，比如在Hadoop框架内部传递一个bean对象，那么该对象就需要实现序列化接口。

具体实现bean对象序列化步骤如下7步。

（1）必须实现Writable接口

（2）反序列化时，需要反射调用空参构造函数，所以必须有空参构造，建议显示写上

public FlowBean() {
}

（3）重写序列化方法

@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
	out.writeLong(upFlow);
	out.writeLong(downFlow);
	out.writeLong(sumFlow);
}

（4）重写反序列化方法

@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
	upFlow = in.readLong();
	downFlow = in.readLong();
	sumFlow = in.readLong();
}

（5）注意反序列化的顺序和序列化的顺序完全一致

（6）要想把结果显示在文件中，需要重写toString()，可用"\t"分开，方便后续用。

（7）如果需要将自定义的bean放在key中传输，则还需要实现Comparable接口，因为MapReduce框中的Shuffle过程要求对key必须能排序。

@Override
public int compareTo(FlowBean o) {
	// 倒序排列，从大到小
	return this.sumFlow > o.getSumFlow() ? -1 : 1;
}

2.3 序列化案例实操

1）需求

统计每一个手机号耗费的总上行流量、总下行流量、总流量

（1）输入数据（phone_data.txt）

（2）输入数据格式：

7	13560436666	120.196.100.99	1116	954	200
id	手机号码	网络IP	上行流量	下行流量	网络状态码

（3）期望输出数据格式

13560436666	1116	954	2070
手机号码	上行流量	下行流量	总流量

2）需求分析

3）编写MapReduce程序

（1）编写流量统计的Bean对象

// 1 实现writable接口
public class FlowBean implements Writable{

	private long upFlow;
	private long downFlow;
	private long sumFlow;
	
	//2  反序列化时，需要反射调用空参构造函数，所以必须有
	public FlowBean() {
	}
	public FlowBean(long upFlow, long downFlow) {
		this.upFlow = upFlow;
		this.downFlow = downFlow;
		this.sumFlow = upFlow + downFlow;
	}
    
    //生成get和set方法
    //略
	
	//3  写序列化方法
	@Override
	public void write(DataOutput out) throws IOException {
		out.writeLong(upFlow);
		out.writeLong(downFlow);
		out.writeLong(sumFlow);
	}
	//4 反序列化方法
	//5 反序列化方法读顺序必须和写序列化方法的写顺序必须一致
	@Override
	public void readFields(DataInput in) throws IOException {
		this.upFlow  = in.readLong();
		this.downFlow = in.readLong();
		this.sumFlow = in.readLong();
	}
	// 6 编写toString方法，方便后续打印到文本
	@Override
	public String toString() {
		return upFlow + "\t" + downFlow + "\t" + sumFlow;
	}
}

（2）编写Mapper类

public class FlowCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, FlowBean>{
	FlowBean v = new FlowBean();
	Text k = new Text();
	
	@Override
	protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)	throws IOException, InterruptedException {
		// 1 获取一行
		String line = value.toString();
		// 2 切割字段
		String[] fields = line.split("\t");
        
		// 3 封装对象
		// 取出手机号码
		String phoneNum = fields[1];
		// 取出上行流量和下行流量
		long upFlow = Long.parseLong(fields[fields.length - 3]);
		long downFlow = Long.parseLong(fields[fields.length - 2]);

		k.set(phoneNum);
		v.set(downFlow, upFlow);
		// 4 写出
		context.write(k, v);
	}
}

（3）编写Reducer类

public class FlowCountReducer extends Reducer<Text, FlowBean, Text, FlowBean> {

	@Override
	protected void reduce(Text key, Iterable<FlowBean> values, Context context)throws IOException, InterruptedException {

		long sum_upFlow = 0;
		long sum_downFlow = 0;

		// 1 遍历所用bean，将其中的上行流量，下行流量分别累加
		for (FlowBean flowBean : values) {
			sum_upFlow += flowBean.getUpFlow();
			sum_downFlow += flowBean.getDownFlow();
		}
		// 2 封装对象
		FlowBean resultBean = new FlowBean(sum_upFlow, sum_downFlow);
		// 3 写出
		context.write(key, resultBean);
	}
}

（4）编写Driver驱动类

public class FlowsumDriver {
	public static void main(String[] args) throws IllegalArgumentException, IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
		
		// 输入输出路径需要根据自己电脑上实际的输入输出路径设置
		args = new String[]{ "E:/input/inputflow", "E:/output1" };

		// 1 获取配置信息，或者job对象实例
		Configuration configuration = new Configuration();
		Job job = Job.getInstance(configuration);

		// 2 指定本程序的jar包所在的本地路径
		job.setJarByClass(FlowsumDriver.class);

		// 3 指定本业务job要使用的mapper/Reducer业务类
		job.setMapperClass(FlowCountMapper.class);
		job.setReducerClass(FlowCountReducer.class);

		// 4 指定mapper输出数据的kv类型
		job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
		job.setMapOutputValueClass(FlowBean.class);

		// 5 指定最终输出的数据的kv类型
		job.setOutputKeyClass(Text.class);
		job.setOutputValueClass(FlowBean.class);
		
		// 6 指定job的输入原始文件所在目录
		FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
		FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

		// 7 将job中配置的相关参数，以及job所用的java类所在的jar包， 提交给yarn去运行
		boolean result = job.waitForCompletion(true);
		System.exit(result ? 0 : 1);
	}
}