Hadoop序列化-流量彙總案例
Hadoop序列化案例-流量彙總需求
作者：尹正傑
版權宣告：原創作品，謝絕轉載！否則將追究法律責任。
一.Hadoop序列化
1>.為什麼要序列化
一般來說，“活的”物件只生存在記憶體裡，關機斷電就沒有了。而且“活的”物件只能由本地的程序使用，不能被髮送到網路上的另外一臺計算機。 然而序列化可以儲存“活的”物件，可以將“活的”物件傳送到遠端計算機。
2>. 什麼是序列化
序列化就是把記憶體中的物件，轉換成位元組序列（或其他資料傳輸協議）以便於儲存（持久化）和網路傳輸。 反序列化就是將收到位元組序列（或其他資料傳輸協議）或者是硬碟的持久化資料，轉換成記憶體中的物件。
3>.為什麼不用Java的序列化？
Java的序列化是一個重量級序列化框架（Serializable），一個物件被序列化後，會附帶很多額外的資訊（各種校驗資訊，header，繼承體系等），不便於在網路中高效傳輸。所以，hadoop自己開發了一套序列化機制（Writable），精簡、高效。
4>.為什麼序列化對Hadoop很重要？
因為Hadoop在叢集之間進行通訊或者RPC呼叫的時候，需要序列化，而且要求序列化要快，且體積要小，佔用頻寬要小。所以必須理解Hadoop的序列化機制。
序列化和反序列化在分散式資料處理領域經常出現：程序通訊和永久儲存。然而Hadoop中各個節點的通訊是通過遠端呼叫（RPC）實現的，那麼RPC序列化要求具有以下特點：
（1）緊湊：緊湊的格式能讓我們充分利用網路頻寬，而頻寬是資料中心最稀缺的資
（2）快速：程序通訊形成了分散式系統的骨架，所以需要儘量減少序列化和反序列化的效能開銷，這是基本的；
（3）可擴充套件：協議為了滿足新的需求變化，所以控制客戶端和伺服器過程中，需要直接引進相應的協議，這些是新協議，原序列化方式能支援新的協議報文；
（4）互操作：能支援不同語言寫的客戶端和服務端進行互動；
5>.常用資料序列化型別
常用的資料型別對應的hadoop資料序列化型別
| Java型別 |
Hadoop Writable型別 |
| boolean |
BooleanWritable |
| byte |
ByteWritable |
| int |
IntWritable |
| float |
FloatWritable |
| long |
LongWritable |
| double |
DoubleWritable |
| string |
Text |
| map |
MapWritable |
| array |
ArrayWritable |
6>.自定義bean物件實現序列化介面（Writable）
自定義bean物件要想序列化傳輸，必須實現序列化介面，需要注意以下7項。
（1）必須實現Writable介面
（2）反序列化時，需要反射呼叫空參建構函式，所以必須有空參構造
| public FlowBean() { super(); } |
（3）重寫序列化方法
| @Override public void write(DataOutput out) throws IOException { out.writeLong(upFlow); out.writeLong(downFlow); out.writeLong(sumFlow); } |
（4）重寫反序列化方法
| @Override public void readFields(DataInput in) throws IOException { upFlow = in.readLong(); downFlow = in.readLong(); sumFlow = in.readLong(); } |
（5）注意反序列化的順序和序列化的順序完全一致
（6）要想把結果顯示在檔案中，需要重寫toString()，可用”\t”分開，方便後續用。
（7）如果需要將自定義的bean放在key中傳輸，則還需要實現comparable介面，因為mapreduce框中的shuffle過程一定會對key進行排序。
| @Override public int compareTo(FlowBean o) { // 倒序排列，從大到小 return this.sumFlow > o.getSumFlow() ? -1 : 1; } |
二.流量彙總案例
統計每一個手機號碼的總行上傳流量，下載流量，總流量，資料如下所示：
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1>.輸入資料格式如下：
2>.輸出資料格式
3>.案例分析
基本思路： Map階段： （1）讀取一行資料，切分欄位 （2）抽取手機號、上行流量、下行流量 （3）以手機號為key，bean物件為value輸出，即context.write(手機號,bean); Reduce階段： （1）累加上行流量和下行流量得到總流量。 （2）實現自定義的bean來封裝流量資訊，並將bean作為map輸出的key來傳輸 （3）MR程式在處理資料的過程中會對資料排序(map輸出的kv對傳輸到reduce之前，會排序)，排序的依據是map輸出的key 所以，我們如果要實現自己需要的排序規則，則可以考慮將排序因素放到key中，讓key實現介面：WritableComparable。 然後重寫key的compareTo方法。
4>.