| 由于Hadoop 的MapReduce 和HDFS 都有通信的需求，需要对通信的对象进行序列化。Hadoop 并没有采用Java 的序列化，而是 引入了它自己的系统。 org.apache.hadoop.io 中定义了大量的可序列化对象，他们都实现了Writable 接口。实现了Writable 接口的一个典型例子如 下： Java 代码 1. public class MyWritable implements Writable { 2. // Some data 3. private int counter; 4. private long timestamp; 5. 6. public void write(DataOutput out) throws IOException { 7. out.writeInt(counter); 8. out.writeLong(timestamp); 9. } 10. 11. public void readFields(DataInput in) throws IOException { 12. counter = in.readInt(); 13. timestamp = in.readLong(); 14. } 15. 16. public static MyWritable read(DataInput in) throws IOException { 17. MyWritable w = new MyWritable(); 18. w.readFields(in); 19. return w; 20. } 21.} 其中的write 和readFields 分别实现了把对象序列化和反序列化的功能，是Writable 接口定义的两个方法。下图给出了庞大的 org.apache.hadoop.io 中对象的关系。  这里，我把ObjectWritable 标为红色，是因为相对于其他对象，它有不同的地位。当我们讨论Hadoop 的RPC 时，我们会提到RPC上交换的信息，必须是Java 的基本类型，String 和Writable 接口的实现类，以及元素为以上类型的数组。ObjectWritable 对象保存了一个可以在RPC 上传输的对象和对象的类型信息。这样，我们就有了一个万能的，可以用于客户端/服务器间传输的Writable 对象。例如，我们要把上面例子中的对象作为RPC 请求，需要根据MyWritable 创建一个ObjectWritable，ObjectWritable 往流里会写如下信息 对象类名长度，对象类名，对象自己的串行化结果 这样，到了对端，ObjectWritable 可以根据对象类名创建对应的对象，并解串行。应该注意到，ObjectWritable 依赖于WritableFactories，那存 储了Writable 子类对应的工厂。我们需要把MyWritable 的工厂，保存在WritableFactories 中（通过WritableFactories.setFactory）。 更多分享请关注：http://bbs.superwu.cn 关注超人学院微信：BJ-CRXY |
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