HadoopCommon包分析1

在Hadoop Common包中，序列化和压缩是两个核心概念，它们在大数据处理中起着至关重要的作用。序列化主要用于对象的持久化和跨网络的数据传输，而压缩则用于节省存储空间和网络带宽。 让我们深入了解一下序列化。序列化是将对象转换为字节流的过程，以便它可以被存储在磁盘上或在网络上传输。在Hadoop中，Java的序列化机制存在一些问题，如数据量过大，包含过多附加信息，这可能导致不必要的带宽消耗。例如，Block类的序列化数据远超过其实际内容的大小。此外，Java序列化不支持跨语言操作，并且在反序列化时会不断创建新对象，增加JVM的压力。 为了解决这些问题，Hadoop引入了自己的序列化机制，称为Writable接口。Writable接口提供了一种紧凑、快速的序列化方式，适合处理大量数据。它允许对象直接写入和读取DataOutput和DataInput流，减少了额外的开销。用户还可以复用对象，避免了反序列化时不断创建新对象的问题。Writable接口还有助于扩展，支持与其他语言的互操作。 在Hadoop中，ObjectWritable是一个关键类，它封装了各种Java基本类型、字符串、枚举、空值以及Writable子类，适应了字段需要使用多种类型的需求。在RPC过程中，序列化和反序列化参数，或者在一个SequenceFile的值中保存不同类型的对象（如LongWritable或Text）时，ObjectWritable非常有用。 除了Hadoop内置的Writable机制，还有其他序列化框架，如Avro、Thrift和Protocol Buffer。Avro提供了一种二进制序列化方式，便于高效处理大量数据，并且对动态语言友好。Thrift是一个跨语言服务开发框架，通过Thrift API，不同开发环境可以方便地访问HDFS。Protocol Buffer是Google开发的一种轻便高效的结构化数据存储格式，同样支持多种编程语言。 接下来是压缩部分。在Hadoop中，压缩是为了减少数据占用的空间和网络传输的数据量。Hadoop提供了Compressor接口，用于压缩输入数据到内部缓冲区。用户需要调用`setInput()`方法来输入数据，然后可能需要调用`finish()`方法来触发实际的压缩操作。在处理输入数据的合法性检查后，如果内部缓冲区空间不足，压缩器会借用输入数据进行压缩。 压缩算法的选择也很重要，Hadoop支持多种压缩格式，如Gzip、BZip2和LZO等，每种都有其性能和压缩效率的权衡。用户可以根据具体需求选择合适的压缩算法。 Hadoop Common包中的序列化和压缩机制是大数据处理的关键组件。通过优化的序列化方法，如Writable接口，以及灵活的压缩策略，Hadoop能够有效地管理海量数据的存储和传输，从而提高整个分布式系统的效率和性能。