1. O que é serialização?
A serialização consiste em converter objetos na memória em sequências de bytes (ou outros protocolos de transmissão de dados) para armazenamento e persistência em disco e transmissão de rede.
2. O que é desserialização?
A desserialização consiste em converter a sequência de bytes recebida ou outro protocolo de dados ou os dados persistentes do disco em um objeto na memória.
3. Por que serialização?
A serialização pode armazenar objetos "ativos" e pode enviar objetos ativos para um computador remoto.
Por que não usar a serialização java?
A serialização Java é um framework de serialização pesado. Depois que um objeto é serializado, ele será acompanhado por muitas informações extras, o que reduz a eficiência da transmissão da rede.
Recursos de serialização do Hadoop:
1, compacto
2, rápido
3, escalabilidade
4, interoperabilidade
Série de casos (caso e fonte de dados: Shang Silicon Valley)
Dados de entrada:
1 13736230513 192.196.100.1 www.atguigu.com 2481 24681 200
2 13846544121 192.196.100.2 264 0 200 3
13956435636 192.196.100.3 132 1512 200 4
13966251146 192.168.100.1 240 0 404 5
18271575951 192.168.100.2 www.atguigu.com 1527 2106 2006 6
84188413 192.168.100.3 www.atguigu.com 4116 1432 200 7
13590439668 192.168.100.4 1116 954 200 8
15910133277 192.168.100.5 www.hao123.com 3156 2936 200 9
13729199489 192.168.100.6 240 0 200 10
13630577991 192.168.100.7 www.shouhu .com 6960 690 200 11
15043685818 192.168.100.8 www.baidu.com 3659 3538 200 12
15959002129 192.168.100.9 www.atguigu.com 1938 180 500 13
13560439638 192.168.100.10 918 4938 200 14
13470253144 192.168.100.11 180 180 200 15
13682846555 192.168.100.12 www.qq.com 1938 2910 200 16
13992314666 192.168.100.13 www.gaga.com 3008 3720 200 17
13509468723 192.168.100.14 www.qinghua.com 7335 110349 404 18
18390173782 192.168. 100.15 www.sogou.com 9531 2412 200 19
13975057813 192.168.100.16 www.baidu.com 11058 48243 200 20
13768778790 192.168.100.17 120 120 200 21
13568436656 192.168.100.18 www.alibaba.com 2481 24681 200 22
13568436656 192.168.100.19 11115436656 192.168.100.19 200
Requisito: Conte o tráfego total de upstream, downstream e total de tráfego consumido por cada número de telefone celular
. Classe de objeto Bean para estatísticas de tráfego:
package MaperReduce04;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
//实现Writable接口
public class FlowBean implements Writable {
private long upFlow;// 上行流量
private long downFlow;// 下行流量
private long sumFlow; // 总流量
// 空参构造，反射作用
public FlowBean() {
super();
}
// 有参构造
public FlowBean(long upFlow, long downFlow) {
super();
this.upFlow = upFlow;
this.downFlow = downFlow;
sumFlow = upFlow + downFlow;
}
// 序列化
@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeLong(upFlow);
out.writeLong(downFlow);
out.writeLong(sumFlow);
}
// 反序列化
@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
upFlow = in.readLong();
downFlow = in.readLong();
sumFlow = in.readLong();
}
// 重写tostring
@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;
}
public void set(long upFlow2, long downFlow2) {
upFlow=upFlow2;
downFlow=downFlow2;
sumFlow=upFlow2+downFlow2;
}
}
classe de mapa
package MaperReduce04;
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>{
Text k = new Text();
FlowBean v = new FlowBean();
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
// 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
//1、获取一行
String line = value.toString();
//2、切割
String[] fields = line.split("\t");
//3、封装对象
k.set(fields[1]);//封装手机号
long upFlow=Long.parseLong(fields[fields.length-3]);
long downFlow=Long.parseLong(fields[fields.length-2]);
v.setUpFlow(upFlow);
v.setDownFlow(downFlow);
v.set(upFlow,downFlow);
//4、写出
context.write(k, v);
}
}
Classe de redutor:
package MaperReduce04;
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>{
FlowBean v = new FlowBean();
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<FlowBean> values,Context context)
throws IOException, InterruptedException {
//13525624824 2546 25662
//12523212564 15524 2552
long sum_upFlow=0;
long sum_downFlow=0;
//累加求和
for (FlowBean flowBean : values) {
sum_upFlow+=flowBean.getUpFlow();
sum_downFlow+=flowBean.getDownFlow();
}
v.set(sum_upFlow, sum_downFlow);
//写出
context.write(key, v);
}
}
Classe de motorista:
package MaperReduce04;
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 IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
args = new String[] {
"e:/input", "e:/output03" };
Configuration conf = new Configuration();
// 1、获取job对象
Job job = Job.getInstance(conf);
// 2、设置jar路径
job.setJarByClass(FlowsumDriver.class);
// 3、关联mapper和reducer
job.setMapperClass(FlowCountmapper.class);
job.setReducerClass(FlowCountReducer.class);
// 4、设置mapper和reducer的类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(FlowBean.class);
// 5、设置最终输出的key和value类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(FlowBean.class);
// 6、设置输出路径
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
// 7、提交job
boolean result = job.waitForCompletion(true);
System.exit(result ? 0 : 1);
}
}