MapReduce是一种常用的分布式计算模型，通常用于大规模数据处理任务，在MapReduce中，序列化是一个至关重要的概念，因为它将数据转换为字节流，以便在网络中进行传输和存储，本文将详细介绍MapReduce中的序列化机制，包括其、Writable类、常用数据序列化类型以及自定义bean对象实现序列化的步骤。
一、序列化
序列化是将数据结构转换为字节流的过程，通常用于数据在网络中传输和存储，在MapReduce中，序列化尤为重要，因为MapReduce需要将数据分发到多个节点上进行并行计算，在MapReduce中，数据通常以键值对的形式存在，每个键值对都需要进行序列化。
二、Writable类
Writable类是MapReduce中用于序列化和反序列化数据的抽象类，它定义了两个方法：write和readFields，用户可以通过继承Writable来实现自定义数据类型的序列化和反序列化。
write方法
write方法用于将Writable对象转换为字节流，通常实现为将每个字段按照特定的格式写入到输出流中，write方法的实现应遵循以下规则：
写入的数据应该是有序的，并且写入的顺序应该与字段定义的顺序相同。
写入的数据应该是固定长度的，这样可以方便地进行反序列化。
写入的数据应该是可重复的，这样可以方便地进行分布式计算。
一个简单的Writable类的例子如下：
public class MyWritable implements Writable {
private int field1;
private String field2;
@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeInt(field1);
out.writeUTF(field2);
}
@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
field1 = in.readInt();
field2 = in.readUTF();
}
}在这个例子中，MyWritable类有两个字段：field1和field2，write方法将field1和field2按照固定的顺序写入到输出流中，readFields方法从输入流中读取field1和field2的值。
readFields方法
readFields方法用于将字节流转换为Writable对象，通常实现为从输入流中读取每个字段的值，并将其设置到Writable对象的相应字段中，readFields方法的实现应遵循以下规则：
读取的数据应该是有序的，并且读取的顺序应该与字段定义的顺序相同。
读取的数据应该是固定长度的，这样可以方便地进行反序列化。
下面是一个读取自定义Writable对象的例子：
MyWritable obj = new MyWritable(); obj.readFields(in);
在这个例子中，我们创建了一个MyWritable对象，并调用了readFields方法将输入流中的数据读取到MyWritable对象中。
三、常用数据序列化类型
在MapReduce中，常用的序列化类型有int与IntWritable转化、Text与String序列化等，这些序列化类型通过简单的校验使得存储空间少、传输速度快。
int与IntWritable转化
IntWritable是一个专门用于序列化整数的类，下面是int与IntWritable之间的转换示例：
// b是int类型 IntWritable outV = new IntWritable(); outV.set(b); // a是IntWritable类型 int b = outV.get();
Text与String序列化
Text是Hadoop提供的用于序列化字符串的类，下面是Text与String之间的转换示例：
// Text --> String Text text = new Text(); String s = text.toString(); // String --> Text Text.set(string);
四、自定义bean对象实现序列化接口（Writable）
尽管Hadoop提供了一些常用的数据序列化类型，但它们并不能满足所有的需求，对于复杂的bean对象，我们需要实现Writable接口来进行序列化，自定义bean对象实现序列化的步骤如下：
1、实现Writable接口。
2、重写序列化方法write。
3、重写反序列化方法readFields。
4、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器。
5、序列化的顺序和反序列化的顺序一致。
6、要想把结果显示在文件中，需要重写toString()方法，默认传输过来的是地址值，可用'\t'分开，方便后续使用。
7、如果自定义的bean放在key中传输，还需要实现Comparable接口，因为MapReduce框架中的Shuffle过程要求对key必须能排序。
一个自定义bean对象的例子如下：
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
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;
}
//重载计算总流量函数，因为不会传总流量，只会通过上行流量与下行流量计算得出
public void setSumFlow() {
this.sumFlow = this.upFlow + this.downFlow;
}
//3.重写空参构造
public FlowBean() {
}
//4.重写toString方法
@Override
public String toString() {
//输出会调用此对象的此方法，所以按输出的格式来写
return upFlow + "\t" + downFlow + "\t" + sumFlow;
}
//2.重写序列化方法
@Override
public void write(DataOutput dataOutput) throws IOException {
//这里的数据都是Long类型，所以使用writeLong
dataOutput.writeLong(upFlow);
dataOutput.writeLong(downFlow);
dataOutput.writeLong(sumFlow);
}
//5.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();
}
}这个FlowBean类实现了Writable接口，并重写了序列化和反序列化方法，它还重写了toString方法以便在输出时显示结果。
五、序列化案例实操
下面我们通过一个实际案例来演示如何在MapReduce中使用序列化，假设我们需要统计每个手机号的总上行流量、总下行流量和总流量，输入数据格式如下：
id 手机号 网络ip 域名 上行流量 下行流量 网络状态码
期望输出数据格式如下：
手机号 总上行流量 总下行流量 总流量
需求分析
Map阶段：输入的key是这一行的偏移量，输入的value是这一行的数据，输出的key是手机号，输出的value是一个包含上行流量、下行流量和总流量的bean对象。
Reduce阶段：累加上行流量和下行流量得到总流量。
编写MapReduce程序
FlowBean类
我们创建一个FlowBean类，该类实现了Writable接口，并包含了上行流量、下行流量和总流量的属性，代码如下：
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
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;
}
//重载计算总流量函数，因为不会传总流量，只会通过上行流量与下行流量计算得出
public void setSumFlow() {
this.sumFlow = this.upFlow + this.downFlow;
}
//3.重写空参构造
public FlowBean() {
}
//4.重写toString方法
@Override
public String toString() {
//输出会调用此对象的此方法，所以按输出的格式来写
return upFlow + "\t" + downFlow + "\t" + sumFlow;
}
//2.重写序列化方法
@Override
public void write(DataOutput dataOutput) throws IOException {
//这里的数据都是Long类型，所以使用writeLong
dataOutput.writeLong(upFlow);
dataOutput.writeLong(downFlow);
dataOutput.writeLong(sumFlow);
}
//5.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();
}
}编写Mapper类和Reducer类
我们编写Mapper类和Reducer类，Mapper类的代码如下：
public class FlowMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, FlowBean> {
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String[] fields = value.toString().split("\t");
String phoneNum = fields[1]; //提取手机号作为key
long upFlow = Long.parseLong(fields[4]); //提取上行流量
long downFlow = Long.parseLong(fields[5]); //提取下行流量
FlowBean flowBean = new FlowBean(); //创建FlowBean对象并设置值
flowBean.setUpFlow(upFlow);
flowBean.setDownFlow(downFlow);
flowBean.setSumFlow(); //计算总流量并设置值
context.write(new Text(phoneNum), flowBean); //输出key-value对
}
}Reducer类的代码如下：
public class FlowReducer extends Reducer<Text, FlowBean, Text, FlowBean> {
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<FlowBean> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
long upFlowSum = 0; //初始化上行流量总和为0
long downFlowSum = 0; //初始化下行流量总和为0
for (FlowBean bean : values) { //遍历所有值并累加流量
upFlowSum += bean.getUpFlow(); //累加上行流量
downFlowSum += bean.getDownFlow(); //累加下行流量
}
FlowBean result = new FlowBean(); //创建结果对象并设置值
result.setUpFlow(upFlowSum); //设置上行流量总和
result.setDownFlow(downFlowSum); //设置下行流量总和
result.setSumFlow(); //计算总流量并设置值
context.write(key, result); //输出结果key-value对
}
}编写Driver类并运行程序
我们编写Driver类并运行程序，Driver类的代码如下：
public class FlowDriver {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration(); //配置作业基本信息
Job job = Job.getInstance(conf, "flow"); //获取作业实例并设置作业名称为flow
job.setJarByClass(FlowDriver.class); //设置主类为当前类
job.setMapperClass(FlowMapper.class); //设置Mapper类为FlowMapper类
job.setCombinerClass(FlowReducer.class); //设置Combiner类为FlowReducer类（可选）
job.setReducerClass(FlowReducer.class); //设置Reducer类为FlowReducer类
job.setOutputKeyClass(Text.class); //设置输出key的类型为Text类型
job.setOutputValueClass(FlowBean.class); //设置输出value的类型为FlowBean类型
job.setPartitionerClass(HashPartitioner.class); //设置分区器为HashPartitioner类（可选）
job.setNumReduceTasks(1); //设置reduce任务数量为1个（可选）
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("hdfs://localhost:9000/input")); //设置输入路径为hdfs://localhost:9000/input目录中的文件（根据实际情况修改）
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs://localhost:9000/output")); //设置输出路径为hdfs://localhost:9000/output目录中的文件（根据实际情况修改）
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); //等待作业完成并退出程序（返回值为0表示成功，非0表示失败）到此，以上就是小编对于“mapreduce中的序列化_数据序列化”的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位朋友在评论区讨论，给我留言。