2.1 序列化概述
1） 什么是序列化
序列化就是把内存中的对象，转换成字节序列（或其他数据传输协议）以便于存储（持久化）和网络传输。
反序列化就是将收到字节序列（或其他数据传输协议）或者是硬盘的持久化数据，转换成内存中的对象。
2） 为什么要序列化
一般来说，“活的”对象只生存在内存里，关机断电就没有了。而且“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。 然而序列化可以存储“活的”对象，可以将“活的”对象发送到远程计算机。
3） 为什么不用Java的序列化
Java的序列化是一个重量级序列化框架（Serializable），一个对象被序列化后，会附带很多额外的信息（各种校验信息，header，继承体系等），不便于在网络中高效传输。所以，hadoop自己开发了一套序列化机制（Writable），特点如下：
（1）紧凑：紧凑的格式能让我们充分利用网络带宽，而带宽是数据中心最稀缺的资
（2）快速：进程通信形成了分布式系统的骨架，所以需要尽量减少序列化和反序列化的性能开销，这是基本的；
（3）可扩展：协议为了满足新的需求变化，所以控制客户端和服务器过程中，需要直接引进相应的协议，这些是新协议，原序列化方式能支持新的协议报文；
（4）互操作：能支持不同语言写的客户端和服务端进行交互；
2.2 常用数据序列化类型
常用的数据类型对应的hadoop数据序列化类型
| Java类型 |
Hadoop Writable类型 |
| boolean |
BooleanWritable |
| byte |
ByteWritable |
| int |
IntWritable |
| float |
FloatWritable |
| long |
LongWritable |
| double |
DoubleWritable |
| string |
Text |
| map |
MapWritable |
| array |
ArrayWritable |
2.3 自定义bean对象实现序列化接口（Writable）
1）自定义bean对象要想序列化传输，必须实现序列化接口，需要注意以下7项。
（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
| public FlowBean() { super(); } |
（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过程一定会对key进行排序。
| @Override public int compareTo(FlowBean o) { // 倒序排列，从大到小 return this.sumFlow > o.getSumFlow() ? -1 : 1; } |
2.4 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、下行流量、总流量
2）数据准备
phone:
1363157985066 13726230503 00-FD-07-A4-72-B8:CMCC 120.196.100.82 i02.c.aliimg.com 24 27 2481 24681 200
1363157995052 13826544101 5C-0E-8B-C7-F1-E0:CMCC 120.197.40.4 4 0 264 0 200
1363157991076 13926435656 20-10-7A-28-CC-0A:CMCC 120.196.100.99 2 4 132 1512 200
1363154400022 13926251106 5C-0E-8B-8B-B1-50:CMCC 120.197.40.4 4 0 240 0 200
1363157993044 18211575961 94-71-AC-CD-E6-18:CMCC-EASY 120.196.100.99 iface.qiyi.com 视频网站 15 12 1527 2106 200
1363157995074 84138413 5C-0E-8B-8C-E8-20:7DaysInn 120.197.40.4 122.72.52.12 20 16 4116 1432 200
1363157993055 13560439658 C4-17-FE-BA-DE-D9:CMCC 120.196.100.99 18 15 1116 954 200
1363157995033 15920133257 5C-0E-8B-C7-BA-20:CMCC 120.197.40.4 sug.so.360.cn 信息安全 20 20 3156 2936 200
1363157983019 13719199419 68-A1-B7-03-07-B1:CMCC-EASY 120.196.100.82 4 0 240 0 200
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1363157993055 13560436666 C4-17-FE-BA-DE-D9:CMCC 120.196.100.99 18 15 1116 954 200
输入数据格式：
| 1363157993055 13560436666 C4-17-FE-BA-DE-D9:CMCC 120.196.100.99 18 15 1116 954 200 手机号码 上行流量 下行流量 |
输出数据格式
| 1356·0436666 1116 954 2070 手机号码 上行流量 下行流量 总流量 |
3）分析
基本思路：
Map阶段：
（1）读取一行数据，切分字段
（2）抽取手机号、上行流量、下行流量
（3）以手机号为key，bean对象为value输出，即context.write(手机号,bean);
Reduce阶段：
（1）累加上行流量和下行流量得到总流量。
（2）实现自定义的bean来封装流量信息，并将bean作为map输出的key来传输
（3）MR程序在处理数据的过程中会对数据排序(map输出的kv对传输到reduce之前，会排序)，排序的依据是map输出的key
所以，我们如果要实现自己需要的排序规则，则可以考虑将排序因素放到key中，让key实现接口：WritableComparable。
然后重写key的compareTo方法。
4）编写mapreduce程序
（1）编写流量统计的bean对象
| package com.atguigu.mapreduce.flowsum; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.Writable;
// 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() { super(); }
public FlowBean(long upFlow, long downFlow) { super(); this.upFlow = upFlow; this.downFlow = downFlow; this.sumFlow = upFlow + downFlow; }
//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; }
public long getUpFlow() { return upFlow; }
public void setUpFlow(long upFlow) { this.upFlow = upFlow; }
public long getDownFlow() { return downFlow; }
public void setDownFlow(long downFlow) { this.downFlow = downFlow; }
public long getSumFlow() { return sumFlow; }
public void setSumFlow(long sumFlow) { this.sumFlow = sumFlow; } } |
（2）编写mapper
| package com.atguigu.mapreduce.flowsum; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
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]);
v.set(downFlow, upFlow);
// 4 写出 context.write(new Text(phoneNum), new FlowBean(upFlow, downFlow)); } } |
（3）编写reducer
| package com.atguigu.mapreduce.flowsum; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
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.getSumFlow(); 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）编写驱动
| package com.atguigu.mapreduce.flowsum; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class FlowsumDriver {
public static void main(String[] args) throws IllegalArgumentException, IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
// 1 获取配置信息，或者job对象实例 Configuration configuration = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(configuration);
// 6 指定本程序的jar包所在的本地路径 job.setJarByClass(FlowsumDriver.class);
// 2 指定本业务job要使用的mapper/Reducer业务类 job.setMapperClass(FlowCountMapper.class); job.setReducerClass(FlowCountReducer.class);
// 3 指定mapper输出数据的kv类型 job.setMapOutputKeyClass(Text.class); job.setMapOutputValueClass(FlowBean.class);
// 4 指定最终输出的数据的kv类型 job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(FlowBean.class);
// 5 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); } } |
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