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MapReduce序列化概述
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)以便于存储到磁盘(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)或者是磁盘的持久化数据,转换成内存中的对象。
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。
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)。
Hadoop序列化特点:
- (1)紧凑 :高效使用存储空间。
- (2)快速:读写数据的额外开销小。
- (3)可扩展:随着通信协议的升级而可升级
- (4)互操作:支持多语言的交互
自定义 bean 对象实现序列化接口(Writable)
在企业开发中往往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(可不写)
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 过程要求对 key 必须能排序。详见后面排序案例。
@Override
public int compareTo(FlowBean o) {
// 倒序排列,从大到小
return this.sumFlow > o.getSumFlow() ? -1 : 1;
}
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
点击下载测试数据(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(可不写)
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 dataOutput) throws IOException {
dataOutput.writeLong(upFlow);
dataOutput.writeLong(downFlow);
dataOutput.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 dataInput) throws IOException {
this.upFlow = dataInput.readLong();
this.downFlow = dataInput.readLong();
this.sumFlow = dataInput.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 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.setUpFlow(upFlow);
v.setDownFlow(downFlow);
// 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, Reducer<Text, FlowBean, Text, FlowBean>.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, ClassNotFoundException, InterruptedException, IOException {
// 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);
}
}