序列化就是将内存中的对象，转换成字节序列（或者按照其他数据传输协议转换），以便于持久化存储到磁盘中以及网络传输
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一般情况下，对象只存储在本地的内存中，只允许本地的进程调用。而随着分布式程序的出现，需要在不同的主机上不同进程调用对象，这就需要将对象通过网络传输到另外的主机上。但是对象不经过处理无法通过网络传输，而通过序列化处理之后，对象可以通过网络传输了。
java中自行实现了序列化方案，只要定义一个类的时候实现 Serializable 接口，那么java内部就会自动实现相应的序列化。如：
public class Test implements Serializable{
//这个序列化号是必须的，用于标识该类
private static final long serialVersionUID = xxxx;
}但是由于Java中的序列化接口实现的时候，会附带很多额外的信息，如各种校验信息，header，继承体系等。不便于在网络上高效传输（性能不高）。所以hadoop自己额外实现了序列化的机制，体积短小，占用带宽低，序列化和反序列化快速
hadoop中以实现 Writable 这个接口的类，就可以序列化。而且hadoop实现了许多基本类型的可序列化的类。依赖图如下所示：
图 2.1 hadoop序列化依赖图
可以看到所有的可序列化的类都实现了 WritableComparable 这个接口，这个接口同时继承了 Writable 以及 Comparable 接口。下面看看这个这三个接口：
//WritableComparable.java
public interface WritableComparable extends Writable, Comparable {
}
/*
空的接口
*/
//Writable.java
public interface Writable {
void write(DataOutput var1) throws IOException;
void readFields(DataInput var1) throws IOException;
}
/*
主要包含读和写序列化对象的方法
*/
//Comparable.java
public interface Comparable {
public int compareTo(T o);
}
/*
提供序列化对象间比较的方法
*/ | 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 |
下面挑个IntWritable这个常用的序列化类来看看源码
package org.apache.hadoop.io;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.classification.InterfaceAudience.Public;
import org.apache.hadoop.classification.InterfaceStability.Stable;
@Public
@Stable
public class IntWritable implements WritableComparable {
private int value;
public IntWritable() {
}
public IntWritable(int value) {
this.set(value);
}
public void set(int value) {
this.value = value;
}
public int get() {
return this.value;
}
//这里是实现了 writable 接口的方法
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
this.value = in.readInt();
}
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeInt(this.value);
}
//序列化对象的equals比较方法
public boolean equals(Object o) {
if (!(o instanceof IntWritable)) {
return false;
} else {
IntWritable other = (IntWritable)o;
return this.value == other.value;
}
}
public int hashCode() {
return this.value;
}
//比较对象大小的方法
public int compareTo(IntWritable o) {
int thisValue = this.value;
int thatValue = o.value;
return thisValue < thatValue ? -1 : (thisValue == thatValue ? 0 : 1);
}
public String toString() {
return Integer.toString(this.value);
}
/*这里是关键，将下面的Comparator内部类作为默认的比较方法。
因为这里采用静态代码块的方式，所以只要该类载入时，就会执行该代码块，直接创建 Comparator对象，后面无需通过外部类创建对象的方式来调用 compare方法，因为对象已经提前创建好了。比起上的 compareTo 方法，还要手动创建一个外部类对象才能调用 compareTo 方法，这里可以直接调用，效率要快。
*/
static {
WritableComparator.define(IntWritable.class, new IntWritable.Comparator());
}
//这个内部类也实现了 compare比较方法
public static class Comparator extends WritableComparator {
public Comparator() {
super(IntWritable.class);
}
public int compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2, int l2) {
int thisValue = readInt(b1, s1);
int thatValue = readInt(b2, s2);
return thisValue < thatValue ? -1 : (thisValue == thatValue ? 0 : 1);
}
}
} 其他short，long的序列化类的实现也是类似的。
要点：
（1）必须实现 Writable接口
（2）必须有无参构造方法，因为反序列化时需要反射调用无参构造方法
（3）重写序列化方法
public void write(DataOutput out) throws IOException{
//DataOutput接口中定义了每个基本类型序列化的方法，这里以Long为例
out.writeLong(upFlow);
out.writeLong(downFlow);
out.writeLong(sumFlow);
}（4）重写反序列化方法
public void readFields(DataInput in) throws IOException{
upFlow = in.readLong();
downFlow = in.readLong();
sumFlow = in.readLong();
}（5）序列化写入和反序列化读取时要注意，写入和读取的顺序必须完全一致
（6）按照需要可以重写 toSting 方法，便于保存在文件中的内容
（7）如果该自定义序列化类是作为键值对中的key使用的话，因为MapReduce中会以key进行排序，那么就会涉及到 key 的比较问题。所以需要实现 Comparable 接口。而该接口就得实现 compareTo 方法
public int compareTo(Test o) {
return (-1 | 0 |1 ); 表示小于，等于，大于三种结果
}首先属性中的自定义类也是需要实现序列化接口的。所以下面的DateDimension和ContactDimension都是已经实现序列化的了。
public class ComDimension extends BaseDimension {
private DateDimension dateDimension = new DateDimension();
private ContactDimension contactDimension = new ContactDimension();
//序列化就直接调用类的write方法即可,按照下面的形式
@Override
public void write(DataOutput dataOutput) throws IOException {
this.dateDimension.write(dataOutput);
this.contactDimension.write(dataOutput);
}
@Override
public void readFields(DataInput dataInput) throws IOException {
this.dateDimension.readFields(dataInput);
this.contactDimension.readFields(dataInput);
}
}
