Hadoop（十一）Hadoop IO之序列化与比较功能实现详解

前言

　　上一篇给大家介绍了Hadoop是怎么样保证数据的完整性的，并且使用Java程序来验证了会产生.crc的校验文件。这一篇给大家分享的是Hadoop的序列化！

一、序列化和反序列化概述

1.1、序列化和反序列化的定义

　　1）序列化：将结构化对象转换为字节流的过程，以便在网络上传输或写入到磁盘进行永久存储的过程。
　　2）反序列化：将字节流转回一系列的相反过程结构化对象。

　　注意：其实流就是字节数组，我们把数据转变成一系列的字节数组（0101这样的数据）

1.2、序列化和反序列化的应用

　　1）进程间的通信

　　2）持久化存储

1.3、RPC序列化格式要求

　　在Hadoop中，系统中多个节点上进程间的通信是通过“远程过程调用（RPC）”实现的。RPC协议将消息序列化成 二进制流后发送到远程节点，远程节点

　　将二进制流反序列化为原始信息。通常情况下，RPC序列化格式如下：

　　　　1）紧凑（compact）

　　　　　　紧凑格式能充分利用网络带宽。

　　　　2）快速（Fast）

　　　　　　进程间通信形成了分布式系统的骨架，所以需要尽量减少序列化和反序列化的性能开销，这是基本..最基本的。

　　　　3）可扩展（Extensible）

　　　　　　为了满足新的需求，协议不断变化。所以控制客户端和服务器的过程中，需要直接引进相应的协议。

　　　　4）支持互操作（Interoperable）

　　　　　　对于某些系统来说，希望能支持以不同语言写的客户端与服务器交互，所以需要设计需要一种特定的格式来满足这一需求。

二、Hadoop中和虚序列化相关的接口和类

　　在Java中将一个类写为可以序列化的类是实现Serializable接口

　　在Hadoop中将一个类写为可以序列化的类是实现Writable接口，它是一个最顶级的接口。

1.1、Hadoop对基本数据类型的包装

　　Hadoop参照JDK里面的数据类型实现了自己的数据类型，Hadoop自己实现的原理会使数据更紧凑一些，效率会高一些。序列化之后的字节数组大小会比

　　JDK序列化出来的更小一些。

　　所有Java基本类型的可写包装器，除了char（可以是存储在IntWritable中）。所有的都有一个get（）和set（）方法来检索和存储包装值。　　

　　

　　Java中的String对应着Hadoop中的Text，Text可以存储2G的字符串大小。

1.2、Writable接口

　　1）Writable接口概述

　　　　

　　2）接口中的方法

　　　　Writable接口定义了两个方法：

　　　　　　一个将其状态写到DataOutput二进制流，另一个从DataInput二进制流读取状态。

　　　　

　　3）API中Writable接口的例子：　　　

 public class MyWritable implements Writable {
       // Some data     
       private int counter;
       private long timestamp;
       
       public void write(DataOutput out) throws IOException {
         out.writeInt(counter);
         out.writeLong(timestamp);
       }
       
       public void readFields(DataInput in) throws IOException {
         counter = in.readInt();
         timestamp = in.readLong();
       }
       
       public static MyWritable read(DataInput in) throws IOException {
         MyWritable w = new MyWritable();
         w.readFields(in);
         return w;
       }
     }

　　思考：在Java中已经有序列化和反序列化相关的类和方法，为什么Hadoop还要去自己设计一套呢？

　　　　因为Hadoop认为Java设计的序列化和反序列化相关的类和方法性能不够好，效率太低了。所以就自己设计一套。

　　4）Writable的继承关系

　　

1.3、实例解释Java和Hadoop数据类型序列化的差别

　　1）核心代码

import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.DataInputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.ObjectOutputStream;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Writable;

    //测试使用Hadoop序列化和JDK序列化之间的区别
public class SerializationCompare_0010{
    //Writable是Hadoop中所有数据类型的父类（父接口）。
    public static byte[] serialize(Writable writable) throws IOException{
        //这是一种编程思想，因为我们返回的是一个字节数组，所以进行了一下流的转换。
        ByteArrayOutputStream baos=
            new ByteArrayOutputStream();
        ObjectOutputStream oos=
            new ObjectOutputStream(baos);
        writable.write(oos);
        oos.close();
        return baos.toByteArray();
    }

    //能序列化的一定是类类型，所以这里使用int类型的包装类
    public static byte[] serialize(Integer integer) throws IOException{
        ByteArrayOutputStream baos=
            new ByteArrayOutputStream();
        ObjectOutputStream oos=
            new ObjectOutputStream(baos);
        oos.writeInt(integer);
        oos.close();
        return baos.toByteArray();
    }

    public static Writable deserialize(byte[] bytes) throws IOException{
        ByteArrayInputStream bais=
            new ByteArrayInputStream(bytes);
        DataInputStream dis=
            new DataInputStream(bais);
        IntWritable iw=new IntWritable();
        iw.readFields(dis);
        return iw;
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException{
        IntWritable iw=new IntWritable(200);
　　　　 //hadoop也可以使用set方法传值
        // iw.set(300);
        byte[] bytes=serialize(iw);
        System.out.println("Hadoop："+bytes.length);
        //Writable deIw=deserialize(bytes);
        //System.out.println("Hadoop Deserialize："+deIw);

        Integer integer=new Integer(200);
        bytes=serialize(integer);
        System.out.println("Java："+bytes.length);
    }
}

　　2）测试结果

　　　　其实这里虽然是字节数组长度相同，但是在大数据中，其实是Hadoop占优势的。

1.4、在Hadoop中写一个序列化的类

　　1）核心代码

import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import org.apache.hadoop.io.BooleanWritable;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.Writable;

public class StudentDemo_0010{
    public static void main(String[] args) throws IOException{
        Student student=new Student();
        student.setId(new IntWritable(10));
        student.setName(new Text("Lance"));
        student.setGender(true);

        ByteArrayOutputStream baos=
            new ByteArrayOutputStream();
        DataOutputStream dos=
            new DataOutputStream(baos);
        student.write(dos);
        byte[] data=baos.toByteArray();
        System.out.println(Arrays.toString(data));
        System.out.println(data.length);

        // 将data进行反序列化？
    }
}

class Student implements Writable{
    private IntWritable id;
    private Text name;
    private boolean gender;
    private List<Text> list=new ArrayList<>();

    Student(){
        id=new IntWritable();
        name=new Text();
    }

    /**
     *
     * @param student
     */
    Student(Student student){
        // 在Hadoop中这属于引用复制，完全杜绝这种现象
        //this.id=student.id;
        //this.name=student.name;
        // 在Hadoop中要使用属性值的复制
        id=new IntWritable(student.id.get());
        name=new Text(student.name.toString());
    }

    @Override
    public void write(DataOutput out) throws IOException{
        id.write(out);
        name.write(out);
        BooleanWritable gender=
            new BooleanWritable(this.gender);
        gender.write(out);
        // 在Hadoop中序列化Java中所对应的集合的时候，
        // 应该现将集合的长度进行序列化，然后将集合中的
        // 每一个元素进行序列化
        int size=list.size();
        new IntWritable(size).write(out);
        for(int i=0;i<size;i++){
            Text text=list.get(i);
            text.write(out);
        }
    }

    @Override
    public void readFields(DataInput in) throws IOException{
        id.readFields(in);
        name.readFields(in);
        BooleanWritable bw=new BooleanWritable();
        bw.readFields(in);
        gender=bw.get();
        // 在反序列化集合的时候应该先反序列化集合的长度
        IntWritable size=new IntWritable();
        size.readFields(in);
        // 再反序列化流中所对应的结合中的每一个元素
        list.clear();
        for(int i=0;i<size.get();i++){
            Text text=new Text();
            text.readFields(in);
            list.add(text);// 此步骤有没有问题？？？
        }
    }

    public IntWritable getId(){
        return id;
    }

    public void setId(IntWritable id){
        this.id=id;
    }

    public Text getName(){
        return name;
    }

    public void setName(Text name){
        this.name=name;
    }

    public boolean isGender(){
        return gender;
    }

    public void setGender(boolean gender){
        this.gender=gender;
    }

    public List<Text> getList(){
        return list;
    }

    public void setList(List<Text> list){
        this.list=list;
    }
}

　　2）测试执行：

　　　　　　

　　　　　　注意：" 第一部分"：代表的是id，占四个字节。

　　　　　　　　　“第二部分”：代表的是name，首先5是代表字符的长度，后面是字符的ASCII码。

　　　　　　　　　　　　注意如果将name的值改为中文，比如“二蛋子”如果是GBK编码就会占6个字节，如果是UTF-8编码就会占9个字节。　　

　　　　　　　　　“第三部分”：代表的是gender，1表示ture，0表示false。

　　　　　　　　　“第四部分”：在我们list中的size，虽然这里没有数据，但是int类型的仍然会占4个字节数。

　　　　　　　　　　　　

四、Hadoop中和比较相关的接口和类

4.1、WritableComparable<T>接口

　　1）概述

　　　　继承了两个接口

　　　　

　　2）相关方法

　　　　继承过来的三个方法

　　　　

4.2、RawComparator<T>接口

　　1）概述

　　　　

　　2）相关方法

　　　　除了Comparator中继承的两个方法，它自己也定义了一个方法有6个参数，这是在字节流的层面上去做比较。（第一个参数：指定字节数组，第二个参数：从哪里开始比较，第三个参数：比较多长）

　　　　

　　在考虑到使用RawComparator比较不方便，有出现了一个实现类。

4.3、WritableComparator类

　　1）概述

　　　　

　　2）构造方法

　　　　

　　3）相关方法

　　　　截取了部分

　　　　

 

　　介绍了上面的类和这些方法，我们Hadoop中有实现了一些既可以序列化也可以比较的类：

　　

　　那我们如果自定义一个类型去实现比较的功能呢？在我们前面写了一个Student的类，它具有序列化的功能，那怎么样才能有比较的功能呢？

　　在Java中如果让一个类的对象具有可比较性
　　　　1）实现Comparable接口
　　　　2）编写独立的比较器，Comparator

　　而在Hadoop如果你要实现比较的功能有：

　　　　

　　从上面的图中可以看出：

　　　　要是一个类具有比较功能又有序列化的功能可以去实现WritableComparable接口，如果你要一个类只要有比较功能

　　　　可以去写一个比较器用RawComparator或WritableComparator。

　　　　总的来说最好还是去实现WritableComparable接口，因为又有序列化的功能又有比较的功能。

五、Hadoop实现序列化和比较功能

功能分析：

　　　　

5.1、核心代码

import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataInputStream;
import java.io.DataOutput;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.BooleanWritable;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable.Comparator;
import org.apache.hadoop.io.RawComparator;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.VIntWritable;
import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;
import org.apache.hadoop.io.WritableUtils;

public class P00120_AccountWritable_0010{
    public static void main(String[] args){
        AccountWritable aw1=new AccountWritable();
        aw1.set(new IntWritable(30),new Text("zyh"),new BooleanWritable(true));

        AccountWritable aw2=new AccountWritable();
        aw2.set(new IntWritable(30),new Text("zyh"),new BooleanWritable(true));

        AccountWritable.DiyComparator comparator=new AccountWritable.DiyComparator();
        System.out.println(comparator.compare(aw1,aw2));
    }
}

class AccountWritable
    implements WritableComparable<AccountWritable>{

    private IntWritable code;
    private Text name;
    private BooleanWritable gender;

    AccountWritable(){
        code=new IntWritable();
        name=new Text();
        gender=new BooleanWritable();
    }

    // 把参数类型和类类型相同的构造器，叫复制构造器
    AccountWritable(AccountWritable aw){
        code=new IntWritable(aw.getCode().get());
        name=new Text(aw.getName().toString());
        gender=new BooleanWritable(aw.getGender().get());
    }

    public void set(IntWritable code,Text name,BooleanWritable gender){
        this.code=new IntWritable(code.get());
        this.name=new Text(name.toString());
        this.gender=new BooleanWritable(gender.get());
    }

    @Override
    public int compareTo(AccountWritable o){
        /*return this.code.compareTo(o.code)!=0?code.compareTo(o.code):
            (name.compareTo(o.name)!=0?name.compareTo(o.name):(this.gender.compareTo(o.gender)!=0?gender.compareTo(o.gender):0));*/
        int comp=this.code.compareTo(o.code);
        if(comp!=0){
            return comp;
        }else{
            comp=this.name.compareTo(o.name);
            if(comp!=0){
                return comp;
            }else{
                comp=this.gender.compareTo(o.gender);
                if(comp!=0){
                    return comp;
                }else{
                    return 0;
                }
            }
        }
    }

    @Override
    public void write(DataOutput out) throws IOException{
        code.write(out);
        name.write(out);
        gender.write(out);
    }

    @Override
    public void readFields(DataInput in) throws IOException{
        code.readFields(in);
        name.readFields(in);
        gender.readFields(in);
    }
　　
　　
　　　//实现一个比较器
    static class DiyComparator
        implements RawComparator<AccountWritable>{

        private IntWritable.Comparator ic=
            new Comparator();
        private Text.Comparator tc=
            new Text.Comparator();
        private BooleanWritable.Comparator bc=
            new BooleanWritable.Comparator();

        @Override
        public int compare(byte[] b1,int s1,int l1,byte[] b2,int s2,int l2){
            // code被序列化后在b1和b2数组中的起始位置以及字节长度
            int firstLength=4;
            int secondLength=4;

            int firstStart=s1;
            int secondStart=s2;

            int firstOffset=0;
            int secondOffset=0;

            // 比较字节流中的code部分
            int comp=ic.compare(
                b1,firstStart,firstLength,
                b2,secondStart,secondLength);
            if(comp!=0){
                return comp;
            }else{
                try{
                    // 获取记录字符串的起始位置
                    firstStart=firstStart+firstLength;
                    secondStart=secondStart+secondLength;
                    // 获取记录字符串长度的VIntWritable的值的长度，被称为offset
                    firstOffset=WritableUtils.decodeVIntSize(b1[firstStart]);
                    secondOffset=WritableUtils.decodeVIntSize(b2[secondStart]);
                    // 获取字符串的长度
                    firstLength=readLengthValue(b1,firstStart);
                    secondLength=readLengthValue(b2,secondStart);
                }catch(IOException e){
                    e.printStackTrace();
                }
                // 比较字节流中的name部分
                comp=tc.compare(b1,firstStart+firstOffset,firstLength,b2,secondStart+secondOffset,secondLength);
                if(comp!=0){
                    return comp;
                }else{
                    firstStart+=(firstOffset+firstLength);
                    secondStart+=(secondOffset+secondLength);
                    firstLength=1;
                    secondLength=1;
                    // 比较字节流中的gender部分
                    return bc.compare(b1,firstStart,firstLength,b2,secondStart,secondLength);
                }
            }
        }

        private int readLengthValue(
            byte[] bytes,int start) throws IOException{
            DataInputStream dis=
                new DataInputStream(
                    new ByteArrayInputStream(
                        bytes,start,WritableUtils.decodeVIntSize(bytes[start])));
            VIntWritable viw=new VIntWritable();
            viw.readFields(dis);
            return viw.get();
        }

        @Override
        public int compare(AccountWritable o1,AccountWritable o2){
            ByteArrayOutputStream baos1=new ByteArrayOutputStream();
            DataOutputStream dos1=new DataOutputStream(baos1);

            ByteArrayOutputStream baos2=new ByteArrayOutputStream();
            DataOutputStream dos2=new DataOutputStream(baos2);

            try{
                o1.write(dos1);
                o2.write(dos2);

                dos1.close();
                dos2.close();

                byte[] b1=baos1.toByteArray();
                byte[] b2=baos2.toByteArray();

                return compare(b1,0,b1.length,b2,0,b2.length);
            }catch(IOException e){
                e.printStackTrace();
            }
            return 0;
        }
    }

    public IntWritable getCode(){
        return code;
    }

    public void setCode(IntWritable code){
        this.code=code;
    }

    public Text getName(){
        return name;
    }

    public void setName(Text name){
        this.name=name;
    }

    public BooleanWritable getGender(){
        return gender;
    }

    public void setGender(BooleanWritable gender){
        this.gender=gender;
    }
}

 

 　　注意如果一个类即实现了WritableComparatable接口又写了比较器，优先使用比较器。

 

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