上節(jié)課我們一起學(xué)習(xí)了MapReduce的一個簡單實例鲸伴，這節(jié)課我們一起來學(xué)習(xí)Hadoop的序列化機(jī)制丐箩。
首先我們來學(xué)習(xí)一下，什么叫做序列化此改，序列化是指把結(jié)構(gòu)化對象轉(zhuǎn)換成字節(jié)流趾撵，這樣做的目的當(dāng)然是便于在網(wǎng)絡(luò)中傳輸。那么什么叫做反序列化共啃？相信大家也知道了占调，反序列化，顧名思義移剪，就是序列化的逆過程究珊，也就是將字節(jié)流轉(zhuǎn)回結(jié)構(gòu)化對象的過程。
我們非常熟悉的序列化莫過于java的java.io.Serializable了纵苛，在java程序中我們要序列化某個類剿涮，就給該類打個序列化的標(biāo)記，我們不用自己去序列化赶站，Java虛擬機(jī)會幫我們做好序列化的工作幔虏。那么既然java的jdk已經(jīng)有這么一套成熟的序列化機(jī)制了，為什么Hadoop沒有使用贝椿？這里我們舉個例子想括，假如我們定義了一個叫Animal的基類，該類有動物的一些公共屬性及方法烙博，比如動物會叫瑟蜈、會跑等烟逊，我們再定義一個Monkey類，該類繼承了Animal類铺根，很明顯宪躯，猴子也是動物，只不過猴子除了動物的一些公共特性外位迂，它還有自己特殊的特性访雪，比如猴子會爬樹、會吃香蕉等掂林。用我們的java序列化機(jī)制序列化Monkey這個類時臣缀，還要保存它與父類Animal的繼承結(jié)構(gòu)。反序列化時當(dāng)然這些也是需要保留的泻帮。我們Hadoop要序列化某個類是根本不需要保留它們的繼承結(jié)構(gòu)的精置，只需要能夠?qū)崿F(xiàn)持久化，能夠?qū)崿F(xiàn)快速傳遞就可以了锣杂。這樣的話脂倦，Java的序列化就會非常冗余，因此Hadoop沒有采用Java的序列化機(jī)制元莫，而是自己實現(xiàn)了一套序列化機(jī)制赖阻。
Hadoop序列化的特點如下：
1. 緊湊，高效使用存儲空間
2. 快速踱蠢，讀寫數(shù)據(jù)的額外開銷小
3. 可擴(kuò)展性政供，可透明地讀取老格式的數(shù)據(jù)
4. 互操作，支持多語言的交互
**Hadoop的序列化格式是：Writable**
接下來我們通過查看Hadoop的一個類LongWritable的源碼來看一下Hadoop的序列化朽基。我們發(fā)現(xiàn)LongWritable實現(xiàn)了WritableCompareable接口，如下圖所示离陶。
接下來我們來看一下WritableComparable這個接口稼虎，我們發(fā)現(xiàn)這個接口繼承了Writable、Comparable兩個接口招刨，其中Writable就是我們所說的Hadoop的序列化所要實現(xiàn)的接口霎俩，如下圖所示。
我們點進(jìn)去Writable沉眶，我們發(fā)現(xiàn)該接口下定義了兩個接口方法打却，分別是write和readFields，其中write方法是把一個對象轉(zhuǎn)換為字節(jié)流谎倔，readFields是把字節(jié)流轉(zhuǎn)換成對象柳击。
接下來我們來做一個實際的例子，該例子既用到了序列化的知識片习，又用到了大數(shù)據(jù)的知識捌肴。下面是某網(wǎng)吧提供的上網(wǎng)數(shù)據(jù)蹬叭，為了能讓大家更明白的看懂每列數(shù)據(jù)的意思，我為每列進(jìn)行了說明状知，大家使用數(shù)據(jù)的時候不用粘貼表頭秽五，只粘貼內(nèi)容就行了。我們現(xiàn)在的需求是饥悴，想要得到一天內(nèi)所有用戶上網(wǎng)總流量從高到低的一張列表坦喘。針對該需求，我們只需用到下面三列數(shù)據(jù)西设，分別是手機(jī)號瓣铣、上行流量、下行流量济榨。
訪問時間 手機(jī)號或上網(wǎng)卡 網(wǎng)絡(luò)運營商的MAC地址 上網(wǎng)機(jī)器的IP 訪問網(wǎng)站 網(wǎng)址類型 上行包 下行包 上行流量 下行流量 狀態(tài)
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上面的數(shù)據(jù)對應(yīng)的字段名稱坯沪、意義及列索引號如下圖所示。
**我們要在Linux上使用Eclipse來進(jìn)行開發(fā)擒滑，所以我們要先從Eclipse官網(wǎng)下載Linux版本的Eclipse腐晾，具體請參考：http://blog.csdn.net/u012453843/article/details/52582846這篇文章來下載，只是選擇的版本是Linux而已丐一。下載完之后我們通過FileZilla工具把包上傳到Linux系統(tǒng)的root根目錄下（如果不知道怎么上傳藻糖，請參考：http://blog.csdn.net/u012453843/article/details/52422736這篇文章進(jìn)行操作），由于后面用到的Maven倉庫是m2.tar.gz库车，因此eclipse的版本不能太高巨柒，我原來用的是JEE Mars（4.5）版本，新建Maven工程時老是pom.xml報錯柠衍，說是找不到2.6版本的maven-resources-plugin.jar包洋满。我們看看m2文件夾下是否有2.6版本，如下圖所示珍坊，發(fā)現(xiàn)確實沒有牺勾。**
** 因此為了避免這種情況的發(fā)生，我們需要使用合適的JEE版本進(jìn)行開發(fā)阵漏，這里我們使用JEE Kepler(4.3)版本（這個版本的Eclipse大家也可以直接到：http://pan.baidu.com/s/1pLD5VLp這個地址進(jìn)行下載）驻民。如下圖所示。**
** 我們在Linux系統(tǒng)的root根目錄下看看我們剛才上傳上來的文件是否存在履怯，如下圖所示回还，發(fā)現(xiàn)確實已經(jīng)上傳上來了。**
** 接下來我們便要解壓該壓縮包了叹洲，解壓我們使用命令：tar -zxvf eclipse-jee-kepler-SR2-linux-gtk-x86_64.tar.gz -C /usr/local/然后按回車柠硕，便開始解壓了，解壓成功之后运提，我們想要在Linux系統(tǒng)上創(chuàng)建Eclipse的快捷方式（這樣的話我們操作非常方便）仅叫，創(chuàng)建快捷方式的步驟如下：**
** 1.在桌面右鍵帜篇，在右鍵菜單中點擊“Create Launcher”，如下圖所示诫咱。**
** 2.點擊上圖的"Create Launcher..."之后笙隙，會進(jìn)入如下圖所示界面，Name我們填上eclipse坎缭，Command我們點擊它后面的"Browse..."按鈕竟痰。**
** 3.點擊上圖的"Browse..."按鈕之后我們會看到如下圖所示的界面，我們先點擊左側(cè)的"File System"---->然后在右側(cè)的文件列表中點擊"usr"---->然后在"usr"的子目錄下點擊"local"------>然后在"local"的子目錄下點擊"eclipse"------->在"eclipse"文件夾下我們發(fā)現(xiàn)有一個eclipse文件掏呼，我們選中它坏快，然后點擊圖片下端的"open"按鈕。**
** 4.接下來我們來更改一下Launcher默認(rèn)給我提供的快捷鍵圖標(biāo)憎夷，因為默認(rèn)提供的是一個彈簧莽鸿，如下圖所示，我們點擊那個圖標(biāo)拾给。**
** 5.點擊那個彈簧圖標(biāo)之后祥得，會彈出一個窗口，我們依然選擇跟第3步一樣的目錄蒋得，在該目錄下有一個eclipse自帶的logo级及，如下圖所示，我們點擊圖中的icon.xpm额衙，然后點擊"open"按鈕饮焦。**
** 6.我們選擇eclipse的默認(rèn)logo之后如下圖所示，發(fā)現(xiàn)原來的彈簧圖標(biāo)被取代了窍侧，我們點擊"OK"按鈕县踢。**
** 7.最后我們再來看看桌面，發(fā)現(xiàn)我們已經(jīng)成功創(chuàng)建了Eclipse的快捷圖標(biāo)伟件。**
** 創(chuàng)建好了Eclipse殿雪，就跟我們在Windows下開發(fā)一樣了，由于現(xiàn)在Maven比較火锋爪，所以我們來學(xué)習(xí)一下如何創(chuàng)建一個Maven工程并且用Maven來管理我們的jar包。**
** 既然Maven可以幫我們自動關(guān)聯(lián)相關(guān)的jar包爸业，那我們就得有jar包讓它管理啊其骄，Maven所要管理的jar包都在一個壓縮包m2.tar.gz當(dāng)中，大家如果沒有這個壓縮包的話可以去這個地址：http://pan.baidu.com/s/1c1IvLg0進(jìn)行下載扯旷。**
** 下載完之后我們通過FileZilla工具把這個壓縮包上傳到我們的Linux系統(tǒng)的root根目錄下拯爽，不懂上傳的，可以參考：**http://blog.csdn.net/u012453843/article/details/52422736這篇文章進(jìn)行上傳钧忽。****
**** 上傳到root根目錄下之后毯炮，我們查看一下文件列表逼肯，發(fā)現(xiàn)確實已經(jīng)上傳上來了，如下圖所示桃煎。****
********
**** 解下來我們使用tar -zxvf m2.tar.gz命令來解壓該文件篮幢，解壓完之后，我們查看解壓完后的文件.m2为迈，這個文件是個隱藏文件三椿，因此我們得通過命令:ls -la來查看，如下圖所示葫辐。****
********
**** 我們接下來看一下某一個文件夾的jar包搜锰。當(dāng)然這只是看了一個文件夾下的jar包。大家可以看一下其他文件夾下的jar包耿战。****
********
** 我們雙擊打開Eclipse蛋叼，然后點擊"File"--->"New"----->"Maven Project"，如下圖所示**
** 點擊上圖的"Maven Project"之后剂陡，我們會進(jìn)入到如下圖所示界面**
** 點擊上圖"Next"之后狈涮，我們進(jìn)入到如下圖所示界面，Artifact Id是我們的工程名鹏倘，我們分別起個名字薯嗤，然后點擊"Finish"**
** 點擊上圖的"Finish"之后我們便創(chuàng)建好了一個Maven工程，如下圖所示**
** 接下來我們修改pom.xml文件纤泵，在打開這個文件的時候骆姐，遇到了一個問題就是Eclipse會莫名其妙的關(guān)閉，不知道是什么原因捏题，從網(wǎng)上找了一通玻褪，有篇文章給出的解決辦法是到eclipse的安裝目錄下修改eclipse.ini文件，在這個文件的末尾加上：-Dorg.eclipse.swt.internal.gtk.cairoGraphics=false這么一句話公荧，操作步驟如下圖所示带射。**
** 我們再次打開Eclipse，修改pom.xml文件循狰，加入hadoop的配置窟社，如下圖所示，我們注意一下绪钥，在我點保存pom.xml文件之前灿里，我們發(fā)現(xiàn)左側(cè)文件列表中Maven Dependencies下什么文件也沒有，看下圖程腹。**
** 點擊保存pom.xml文件之后匣吊，Maven會自動幫我們引進(jìn)來我們所需要的jar包，如下圖所示**
** 接下來我們再來配置另外一個依賴，兩個配置如下色鸳。**
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>com.myhadoop.mr</groupId>
<artifactId>datacount</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-common</artifactId>
<version>2.2.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId>
<version>2.2.0</version>
</dependency>
</dependencies>
</project>
** 配置完之后我們便開始寫程序了社痛，首先我們在src/main/java目錄下新建一個類DataCount，如下圖所示**
** 接下來我們便在DataCount類里面寫內(nèi)容了命雀，有個問題需要先解決的是代碼自動提示功能蒜哀，由于Linux系統(tǒng)與Windows系統(tǒng)有差異，我們在輸入syso之后按“Alt”+“/”并沒有像在Windows系統(tǒng)上那樣自動給我們補全咏雌，如下圖所示凡怎。**
** 接下來我們來解決這個不會自動補全的問題，我們點擊“Windows”--------->然后點擊"Refrences"--------->在彈出的對話框中輸入keys------->點擊搜索出來的Keys--------->在右側(cè)搜索框輸入"content"---------->下面搜索的結(jié)果第一行是"Content Assist"赊抖，下面Binding的內(nèi)容默認(rèn)是Ctrl+Space统倒，這不是我們所熟悉的快捷方式。**
** 我們把上圖的Binding的內(nèi)容改成"Alt"+"/"氛雪，When我們選擇"Edting Java Source"房匆。其中Binding這一欄的內(nèi)容"Alt"+"/"不是手寫進(jìn)去的，因為無法手寫报亩，而是先按"Alt"鍵浴鸿，按住不放，接著按"/"鍵弦追，就會出現(xiàn)"Alt"+"/"了岳链。配完之后我們先點擊"Apply"然后點擊"OK"，這時我們再輸入syso之后按**"Alt"+"/"快捷鍵會發(fā)現(xiàn)已經(jīng)可以自動補全了劲件！****
** 接著我們來寫程序掸哑，由于我們要輸出的結(jié)果是上行流量、下行流量零远、總流量苗分，一個變量無法處理，因此我們需要定義一個Bean類來存儲我們的結(jié)果牵辣，Bean代碼如下摔癣。**
package myhadoop.mr.dc;
import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.Writable;
public class DataBean implements Writable{
//手機(jī)號
private String telNo;
//上行流量
private long upPayLoad;
//下行流量
private long downPayLoad;
//總流量
private long totalPayLoad;
//序列化
//注意：序列化和反序列化一定要注意類型和順序，比如我們序列化的時候先序列化字符串telNo纬向，反序列化的時候就應(yīng)該先反序列化telNo
public void write(DataOutput out) throws IOException {
out.writeUTF(telNo);
out.writeLong(upPayLoad);
out.writeLong(downPayLoad);
out.writeLong(totalPayLoad);
}
//反序列化
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
this.telNo=in.readUTF();
this.upPayLoad=in.readLong();
this.downPayLoad=in.readLong();
this.totalPayLoad=in.readLong();
}
public DataBean(){}
public DataBean(String telNo, long upPayLoad, long downPayLoad,
long totalPayLoad) {
super();
this.telNo = telNo;
this.upPayLoad = upPayLoad;
this.downPayLoad = downPayLoad;
this.totalPayLoad = upPayLoad+downPayLoad;
}
@Override
public String toString() {
return this.upPayLoad+"\t"+this.downPayLoad+"\t"+this.totalPayLoad;
}
public String getTelNo() {
return telNo;
}
public void setTelNo(String telNo) {
this.telNo = telNo;
}
public long getUpPayLoad() {
return upPayLoad;
}
public void setUpPayLoad(long upPayLoad) {
this.upPayLoad = upPayLoad;
}
public long getDownPayLoad() {
return downPayLoad;
}
public void setDownPayLoad(long downPayLoad) {
this.downPayLoad = downPayLoad;
}
public long getTotalPayLoad() {
return totalPayLoad;
}
public void setTotalPayLoad(long totalPayLoad) {
this.totalPayLoad = totalPayLoad;
}
}
DataCount類完整代碼如下择浊。
package myhadoop.mr.dc;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class DataCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf=new Configuration();
Job job=Job.getInstance(conf);
job.setJarByClass(DataCount.class);
job.setMapperClass(DCMapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(DataBean.class);
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
job.setReducerClass(DCReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(DataBean.class);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
job.waitForCompletion(true);
}
public static class DCMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, DataBean>{
Text text=null;
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context)
throws IOException, InterruptedException {
String line=value.toString();
String[] fields=line.split("\t");
//我們要使用的數(shù)據(jù)的第二列（列索引號為1）就是手機(jī)號榄鉴，第9列（列索引號8）是上行流量域慷，第10列（列索引號9）是下行流量
String telNo=fields[1];
long up=Long.parseLong(fields[8]);
long down=Long.parseLong(fields[9]);
DataBean bean=new DataBean(telNo, up, down);
text=new Text(telNo);
context.write(text,bean);
}
}
public static class DCReducer extends Reducer<Text, DataBean, Text, DataBean>{
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<DataBean> v2s,Context context)
throws IOException, InterruptedException {
long up_sum=0;
long down_sum=0;
for(DataBean bean:v2s){
up_sum+=bean.getUpPayLoad();
down_sum+=bean.getDownPayLoad();
}
DataBean bean=new DataBean(key.toString(), up_sum, down_sum);
context.write(key, bean);
}
}
}
接下來開始導(dǎo)出Jar包审编，如下圖所示么翰，我們在工程datacount上右鍵，在下拉菜單中點擊"Export"杈绸，會彈出如下圖右側(cè)的彈出框辆布，在彈出框我們選擇Java目錄下的JAR file然后點擊"Next"
**點擊上圖的"Next"之后我們會進(jìn)入到如下圖所示的界面丘侠，我們勾選上第二項（Export all output folders for checked projects ----導(dǎo)出工程下的所有文件）危彩，下面的JAR file我們可以通過點擊Browser選擇一個目錄攒磨，這里我選擇的是root根目錄，導(dǎo)出的Jar包的名字我起名為examples.jar汤徽，然后我們點擊"Finish"**
** 接下來我們把上網(wǎng)的元數(shù)據(jù)上傳到root根目錄下（元數(shù)據(jù)大家可以到http://download.csdn.net/detail/u012453843/9640894這個地址進(jìn)行下載）娩缰，上傳完之后我們查看一下root根目錄是否有我們要用到的文件，發(fā)現(xiàn)我們剛上傳的HTTP_20130313143750.dat文件還有我們上面剛打成的jar包examples.jar都在root根目錄下谒府。**
** 接下來我們需要把**HTTP_20130313143750.dat上傳到HDFS系統(tǒng)根目錄下拼坎，我們的HDFS默認(rèn)情況是關(guān)閉的，因此我們需要先開啟HDFS完疫，我們可能會忘掉Hadoop當(dāng)時放到哪兒了泰鸡，那么which haoop便可以幫我們快速定位，顯示的位置是/itcast/hadoop-2.2.0/bin/hadoop壳鹤，因此我們便知道去哪個目錄了盛龄，我們進(jìn)入到hadoop-2.2.0下面的sbin目錄中，使用命令./start-dfs.sh和./start-yarn.sh來分別開啟HDFS和Yarn芳誓，開啟完之后我們檢查一下是否成功余舶，使用命令jps來查看進(jìn)程，發(fā)現(xiàn)所有的進(jìn)程都正常啟動了（如果某進(jìn)程未啟動锹淌，可以先關(guān)掉dfs或yarn再重新啟動就可以了匿值。）****
**接下來我們把上網(wǎng)源數(shù)據(jù)上傳到HDFS根目錄下，在上傳之前先檢查HDFS根目錄下是否已經(jīng)有相同個文件了赂摆，使用的命令是hadoop fs -ls /挟憔，我們發(fā)現(xiàn)當(dāng)前HDFS系統(tǒng)根目錄下只有一個文件。**
** 這時我們才開始上傳库正，使用命令:hadoop fs -put HTTP_20130313143750.dat /data.dat來上傳曲楚，上傳完之后我們再查看HDFS系統(tǒng)根目錄，發(fā)現(xiàn)我們的文件已經(jīng)上傳成功褥符。**
** 有了data.dat文件之后龙誊，我們便開始執(zhí)行examples.jar這個程序了，使用命令：hadoop jar examples.jar myhadoop.mr.dc.DataCount /data.dat /dataout并按回車喷楣，程序開始執(zhí)行趟大，執(zhí)行完之后，我們使用命令:hadoop fs -ls /dataout查看一下dataout這個文件夾下都有哪些文件铣焊，發(fā)現(xiàn)有兩個文件逊朽，我們使用命令:hadoop fs -cat /dataout/part-r-00000/來查看part-r-00000這個文件的內(nèi)容，發(fā)現(xiàn)程序確實已經(jīng)幫我統(tǒng)計好了所以有用戶的上網(wǎng)流量信息曲伊。第一列是手機(jī)號或上網(wǎng)卡叽讳，第二列是上行流量追他，第三列是下行流量，第四列是總流量（上行流量加下行流量）岛蚤，生成的結(jié)果是沒問題的邑狸，大家可以通過對比data.dat文件中的內(nèi)容進(jìn)行驗證。**
