一：序列化概述

1.1 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。

1.2 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。

1.3 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）。

1.4 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）互操作：支持多语言的交互。

二：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：

2.1 必须实现 Writable 接口

2.2 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

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public FlowBean() {
	super();
}

2.3 重写序列化方法

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@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
	out.writeLong(upFlow);
	out.writeLong(downFlow);
	out.writeLong(sumFlow);
}

2.4 重写反序列化方法

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@Override
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
	upFlow = in.readLong();
	downFlow = in.readLong();
	sumFlow = in.readLong();
}

2.5 注意反序列化的顺序和序列化的顺序完全一致

2.6 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。

2.7 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。

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@Override
public int compareTo(FlowBean o) {
	// 倒序排列，从大到小
	return this.sumFlow > o.getSumFlow() ? -1 : 1;
}

三：序列化案例实操

3.1 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

（2）输入数据格式

（3）期望输出数据格式

3.2 需求分析

3.3 编写 MapReduce 程序

（1）编写流量统计的 Bean 对象

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package cn.aiyingke.mapreduce.writable;

import lombok.Getter;
import lombok.Setter;
import org.apache.hadoop.io.Writable;

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;

/**
 * Author: Rupert Tears
 * Date: Created in 21:40 2022/12/17
 * Description: Thought is already is late, exactly is the earliest time.
 */
@Getter
@Setter
public class FlowBean implements Writable {

    private long upFlow;
    private long downFlow;
    private long sumFlow;


    public FlowBean() {
    }

    public void setSumFlow() {
        this.sumFlow = this.upFlow + this.downFlow;
    }

    @Override
    public void write(DataOutput dataOutput) throws IOException {
        dataOutput.writeLong(upFlow);
        dataOutput.writeLong(downFlow);
        dataOutput.writeLong(sumFlow);
    }

    @Override
    public void readFields(DataInput dataInput) throws IOException {
        this.upFlow = dataInput.readLong();
        this.downFlow = dataInput.readLong();
        this.sumFlow = dataInput.readLong();
    }

    @Override
    public String toString() {
        return upFlow + "\t" + downFlow + "\t" + sumFlow;
    }
}

（2）编写 Mapper 类

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package cn.aiyingke.mapreduce.writable;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

/**
 * Author: Rupert Tears
 * Date: Created in 21:59 2022/12/17
 * Description: Thought is already is late, exactly is the earliest time.
 */
public class FlowMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, FlowBean> {

    private final Text outK = new Text();
    private final FlowBean outV = new FlowBean();

    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, FlowBean>.Context context) throws IOException, InterruptedException {

        // 1.获取一行数据
        final String line = value.toString();

        // 2.切割数据
        final String[] split = line.split("\t");

        // 3.抓取手机号、上行流量、下行流量
        final String phone = split[1];
        final String upFlow = split[split.length - 3];
        final String downFlow = split[split.length - 2];

        // 4.封装 outK outV
        outK.set(phone);
        outV.setUpFlow(Long.parseLong(upFlow));
        outV.setDownFlow(Long.parseLong(downFlow));
        outV.setSumFlow();

        // 5.写出 outK outV
        context.write(outK, outV);
    }
}

（3）编写 Reducer 类

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package cn.aiyingke.mapreduce.writable;

import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

/**
 * Author: Rupert Tears
 * Date: Created in 22:07 2022/12/17
 * Description: Thought is already is late, exactly is the earliest time.
 */
public class FlowReducer extends Reducer<Text, FlowBean, Text, FlowBean> {

    private final FlowBean outV = new FlowBean();

    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable<FlowBean> values, Reducer<Text, FlowBean, Text, FlowBean>.Context context) throws IOException, InterruptedException {

        long totalUpFlow = 0;
        long totalDownFlow = 0;

        // 1.遍历values,将其中的上行流量和下行流量分别累计
        for (FlowBean value : values) {
            totalUpFlow += value.getUpFlow();
            totalDownFlow += value.getDownFlow();
        }

        // 2.封装 outKV
        outV.setUpFlow(totalUpFlow);
        outV.setDownFlow(totalDownFlow);
        outV.setSumFlow();

        // 3.写出 outK outV
        context.write(key, outV);
    }
}

（4）编写 Driver 驱动类

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package cn.aiyingke.mapreduce.writable;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

/**
 * Author: Rupert Tears
 * Date: Created in 22:14 2022/12/17
 * Description: Thought is already is late, exactly is the earliest time.
 */
public class FlowDriver {
    public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {

        // 1.获取job对象
        final Configuration configuration = new Configuration();
        final Job job = Job.getInstance();

        // 2.关联 driver mapper reducer
        job.setJarByClass(FlowDriver.class);
        job.setMapperClass(FlowMapper.class);
        job.setReducerClass(FlowReducer.class);

        // 3.设置 map 端输出 KV 类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(FlowBean.class);

        // 4.设置程序最终输出 KV 类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(FlowBean.class);

        // 5.设置程序输入输出路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("Y:\\Temp\\phone_data.txt"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("Y:\\Temp\\output2\\"));

        // 6.提交job
        final boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b ? 0 : 1);
    }
}