大数据技术学习笔记（五） - MapReduce (1) - 2 MapReduce 序列化
最编程
2024-03-08 16:39:00
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2.1 序列化概述
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 就是将收到的字节序列（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。
为什么要序列化呢？
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。
为什么不用Java的序列化呢？
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的传输。所以，Hadoop自己开发了一套序列化机制（Writable）。
Hadoop序列化的特点：
- 紧凑：高效使用存储空间
- 快速：读写数据的额外开销小
- 可扩展：随着通信协议的升级而可以升级
- 互操作：支持多语言的交互
2.2 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：
（1）必须实现 Writable 接口
（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
public FlowBean() {
super();
}
（3）重写序列化方法
@Override
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeLong(upFlow);
out.writeLong(downFlow);
out.writeLong(sumFlow);
}
（4）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();
}
注意反序列化的顺序和序列化的顺序完全一致
（5）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。
（6）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 框架中的 Shuffle 过程要求对 key 必须能排序。
@Override
public int compareTo(FlowBean o) {
// 倒序排列，从大到小
return this.sumFlow > o.getSumFlow() ? -1 : 1;
}
2.3 序列化案例实操
2.3.1 案例需求
统计 phone_data.txt 中每一个手机号耗费的总上行流量、总下行流量、总流量。
phone_data.txt
1 13736230513 192.196.100.1 www.bala.com 2481 24681 200
2 13846544121 192.196.100.2 264 0 200
3 13956435636 192.196.100.3 132 1512 200
4 13966251146 192.168.100.1 240 0 404
5 18271575951 192.168.100.2 www.bala.com 1527 2106 200
6 84188413 192.168.100.3 www.bala.com 4116 1432 200
7 13590439668 192.168.100.4 1116 954 200
8 15910133277 192.168.100.5 www.hao123.com 3156 2936 200
9 13729199489 192.168.100.6 240 0 200
10 13630577991 192.168.100.7 www.shouhu.com 6960 690 200
11 15043685818 192.168.100.8 www.baidu.com 3659 3538 200
12 15959002129 192.168.100.9 www.bala.com 1938 180 500
13 13560439638 192.168.100.10 918 4938 200
14 13470253144 192.168.100.11 180 180 200
15 13682846555 192.168.100.12 www.qq.com 1938 2910 200
16 13992314666 192.168.100.13 www.gaga.com 3008 3720 200
17 13509468723 192.168.100.14 www.qinghua.com 7335 110349 404
18 18390173782 192.168.100.15 www.sogou.com 9531 2412 200
19 13975057813 192.168.100.16 www.baidu.com 11058 48243 200
20 13768778790 192.168.100.17 120 120 200
21 13568436656 192.168.100.18 www.alibaba.com 2481 24681 200
22 13568436656 192.168.100.19 1116 954 200
输入数据格式：
7 13560436666 120.196.100.99 1116 954 200
id 手机号码 网络ip 上行流量 下行流量 网络状态码
期望输出数据格式：
13560436666 1116 954 2070
手机号码 上行流量 下行流量 总流量
2.3.2 编写程序
自定义 bean 对象 FlowBean.java
public class FlowBean implements Writable {
private Integer upFlow;
private Integer downFlow;
private Integer sumFlow;
// 默认有无参构造方法
public Integer getUpFlow() {
return upFlow;
}
public void setUpFlow(Integer upFlow) {
this.upFlow = upFlow;
}
public Integer getDownFlow() {
return downFlow;
}
public void setDownFlow(Integer downFlow) {
this.downFlow = downFlow;
}
public Integer getSumFlow() {
return sumFlow;
}
public void setSumFlow(Integer sumFlow) {
this.sumFlow = sumFlow;
}
@Override
public String toString() {
return "FlowBean{" +
"upFlow=" + upFlow +
", downFlow=" + downFlow +
", sumFlow=" + sumFlow +
'}';
}
/**
* 序列化方法
*/
@Override
public void write(DataOutput dataOutput) throws IOException {
dataOutput.writeInt(upFlow);
dataOutput.writeInt(downFlow);
dataOutput.writeInt(sumFlow);
}
/**
* 反序列化方法
* （顺序要和序列化方法一致）
*/
@Override
public void readFields(DataInput dataInput) throws IOException {
upFlow = dataInput.readInt();
downFlow = dataInput.readInt();
sumFlow = dataInput.readInt();
}
// 计算上下行流量之和
public void setSumFlow() {
this.sumFlow = this.upFlow + this.downFlow;
}
}
FlowMapper.java
/**
* 输入数据的类型
* KEYIN, 读取文件的偏移量 数字（LongWritable）
* VALUEIN, 读取文件的一行数据 文本（Text）
* 输出数据的类型
* KEYOUT, 输出数据 key 的形式 手机号码（Text）
* VALUEOUT, 输出数据 value 的形式 FlowBean对象
*/
public class FlowMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, FlowBean> {
private Text outk = new Text();
private FlowBean outv = new FlowBean();
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, FlowBean>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 获取输入的当前行数据
String line = value.toString();
// 切割数据
String[] datas = line.split("\t");
// 获取输出数据的key（手机号）
outk.set(datas[1]);
// 获取输出数据的value（FlowBean对象）
outv.setUpFlow(Integer.parseInt(datas[datas.length-3]));
outv.setDownFlow(Integer.parseInt(datas[datas.length-2]));
outv.setSumFlow();
// 将数据输出
context.write(outk,outv);
}
}
FlowReducer.java
public class FlowReducer extends Reducer<Text, FlowBean, Text, FlowBean> {
private Text outk = new Text();
private FlowBean outv = new FlowBean();
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<FlowBean> values, Reducer<Text, FlowBean, Text, FlowBean>.Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 遍历当前一组相同的key的values
int totalUpFlow = 0;
int totalDownFlow = 0;
// int totalSumFlow = 0;
for (FlowBean value : values) {
totalUpFlow += value.getUpFlow();
totalDownFlow += value.getDownFlow();
//totalSumFlow += value.getSumFlow();
}
// 封装key和value
outk.set(key);
outv.setUpFlow(totalUpFlow);
outv.setDownFlow(totalDownFlow);
//outv.setSumFlow(totalSumFlow);
outv.setSumFlow();
context.write(outk, outv);
}
}
FlowDriver.java
public class FlowDriver {
public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException {
// 声明配置对象
Configuration conf = new Configuration();
// 声明Job对象
Job job = Job.getInstance(conf);
// 指定当前Job的驱动类
job.setJarByClass(FlowDriver.class);
// 指定当前Job的Mapper
job.setMapperClass(FlowMapper.class);
// 指定当前Job的Reducer
job.setReducerClass(FlowReducer.class);
// 指定Map端输出数据的key的类型和输出数据value的类型
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(FlowBean.class);
// 指定最终（Reduce端）输出数据的key的类型和输出数据value的类型
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(FlowBean.class);
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("E:\\hadoop\\in\\phone_data.txt"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("E:\\hadoop\\out\\phone_data_out"));
// 提交Job
job.waitForCompletion(true);
}
}
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