轻松入门大数据第4章入门到进阶：系统玩转分布式计算框架MapReduce 4.1 Hadoop之MapReduce 4.1.20 Hadoop序列化之Writable接口详解

冷不防 2024-03-22 19:32 13阅读 0赞

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#### 文章目录 ####

*   *  轻松入门大数据
     *   *  第4章 入门到进阶：系统玩转分布式计算框架MapReduce
         *   *  4.1 Hadoop之MapReduce
             *   *  4.1.20 Hadoop序列化之Writable接口详解

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#### 第4章 入门到进阶：系统玩转分布式计算框架MapReduce ####

##### 4.1 Hadoop之MapReduce #####

> 1.  初识MapReduce
> 2.  MR优缺点
> 3.  MR核心思想
> 4.  官方词频统计案例分析
> 5.  MR编程规范
> 6.  MR数据类型
> 7.  词频统计分析详解
> 8.  模板方法设计模式
> 9.  序列化
> 10. Hadoop序列化之Writable
> 11. 自定义序列化案例实战
> 12. 初识InputFormat&InputSplit
> 13. InputSplit和Block的关系
> 14. InputFormat系列编程
> 15. Partitioner
> 16. Combiner
> 17. 排序
> 18. 初识OutputFormat
> 19. 自定义OutputFormat实战
> 20. 场景题之group by
> 21. 场景题之distinct
> 22. 场景题之join
> 23. Shuffle详解
> 24. MR核心组件总结

###### 4.1.20 Hadoop序列化之Writable接口详解 ######

官网文档：[https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/MapReduceTutorial.html][https_hadoop.apache.org_docs_stable_hadoop-mapreduce-client_hadoop-mapreduce-client-core_MapReduceTutorial.html]

![在这里插入图片描述][6fbca569fa2948f8831692370e0c09c8.png_pic_center]

MapReduce 框架专门对对进行操作<key, value>，也就是说，该框架将作业的输入视为一组对<key, value>，并生成一组<key, value>对作为作业的输出，可以想象是不同类型的。
    
    key和值类必须由框架序列化，因此需要实现Writable接口。此外，关键类必须实现WritableComparable接口，以便于框架进行排序。
    
    MapReduce 作业的输入和输出类型：
    
    （输入）<k1, v1> -> 映射 -> <k2, v2> -> 合并 -> <k2, v2> -> 减少 -> <k3, v3>（输出）

看看`Writable` 源码

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核心方法就两个，【面试题 Hadoop中Writable接口中有几个方法？方法名是什么？】

其实和我们自己写那个Data 的是比较类似的。

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一个可序列化的对象，它基于DataInput和DataOutput实现了一个简单、高效的序列化协议。

![在这里插入图片描述][96e9ed8c18ac4dd5831338c4097999a4.png_pic_center]

Hadoop Map-Reduce框架中的任何键或值类型都实现了该接口。

证实一下，我们的那个词频统计

![在这里插入图片描述][60e1e2f34a774697bc6440ed999ba632.png_pic_center]

这些就是Key 和 Value 嘛，看看源码

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再进这个接口

![在这里插入图片描述][887b450a0c9940e7a30a7ecc2d020e6d.png_pic_center]

没问题，它继承了`Writable` ，同理看看Text

![在这里插入图片描述][e64e28095130495e84deb19dbbe46af5.png_pic_center]

也是实现了这个接口

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`IntWritable` 当然也是

![在这里插入图片描述][cf07aeffd9d249e78ad462aa5cf0e40b.png_pic_center]

回到`Writable` 的源码

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源码还给了个例子

![在这里插入图片描述][c0e97fb00ba64a348456bb6e772afd7b.png_pic_center]

同样也要注意写、读的顺序。

【小结】

在Hadoop中KEY和VALUE都是要实现Writable接口的
        如果你的KEY要支持排序，那么需要实现WritableComparable接口
        public interface WritableComparable<T> extends Writable, Comparable<T> {

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