Hadoop数据类型

Writable类

Hadoop将许多Writable类归入org.apache.hadoop.io包。形成如下图所示的类层次结构。

Writable的Java基本类封装

除char类型以外，所有的原生类型都有对应的Writable类，并且通过get和set方法（或者new的方式）可以获取和设置它们

的值。

自定义Writable：

Hadoop自带一系列有用的Writable实现，可以满足绝大多数用途。但有时，我们需要编写自己的自定义实现。通过自定

义Writable，我们能够完全控制二进制表示和排序顺序。Writable是MapReduce数据路径的核心，所以调整二进制表示对其性

能有显著影响。现有的Hadoop Writable应用已得到很好的优化，但为了对付更复杂的结构，最好创建一个新的Writable类型，

而不是使用已有的类型。

编写一个表示一对字符串的实现，名为TextPair：

import java.io.*;
import org.apache.hadoop.io.*;
public class TextPair implements WritableComparable<textpair> {
	private Text first;
	private Text second;
	public TextPair() {
		set(newText(),newText());
	}
	public TextPair(String first, String second) {
		set(newText(first),newText(second));
	}
	public TextPair(Text first, Text second) {
		set(first, second);
	}
	public void set(Text first, Text second) {
		this.first = first;
		this.second = second;
	}
	public Text getFirst() {
		return first;
	}
	public Text getSecond() {
		return second;
	}
	@Override
	public void write(DataOutput out)throws IOException {
		first.write(out);
		second.write(out);
	}
	@Override
	public void readFields(DataInput in)throwsIOException {
		first.readFields(in);
		second.readFields(in);
	}
	@Override
	public int hashCode() {
		return first.hashCode() *163+ second.hashCode();
	}
	@Override
	public boolean equals(Object o) {
		if(o instanceof TextPair) {
			TextPair tp = (TextPair) o;
			return first.equals(tp.first) && second.equals(tp.second);
		}
		return false;
	}
	@Override
	public String toString() {
		return first +"\t"+ second;
	}
	@Override
	public int compareTo(TextPair tp) {
		int cmp = first.compareTo(tp.first);
		if(cmp !=0) {
			return cmp;
		}
		return second.compareTo(tp.second);
	}
}

此实现的第一部分直观易懂：有两个Text实例变量(first和second)和相关的构造函数、get方法和set方法。所有的Writable

实现都必须有一个默认的构造函数，以便MapReduce框架能够对它们进行实例化，进而调用readFields()方法来填充它们的字

段。 Writable实例是易变的、经常重用的，所以我们应该尽量避免在write()或readFields()方法中分配对象。

通过委托给每个Text对象本身，TextPair的write()方法依次序列化输出流中的每一个Text对象。同样，也通过委托给Text对

象本身，readFields()反序列化输人流中的字节。DataOutput和DataInput接口有丰富的整套方法用于序列化和反序列化Java基

本类型，所以在一般情况下，我们能够完全控制Writable对象的数据传输格式。

正如为Java写的任意值对象一样，我们会重写java.lang.Object的hashCode()方法，equals()方法和toString()方法。

HashPartitioner使用hashCode()方法来选择reduce分区，所以应该确保写一个好的哈希函数来确保reduce函数的分区在大小上

是相当的。

TextPair是WritableComparable的实现，所以它提供了compareTo()方法的实现，加入我们希望的顺序：它通过一个一个

String逐个排序。请注意，TextPair不同于前面的TextArrayWritable类(除了它可以存储Text对象数之外)，因为

TextArrayWritable只是一个Writable，而不是WritableComparable。

实现一个快速的RawComparator

上例中所示代码能够有效工作，但还可以进一步优化。正如前面所述，在MapReduce中，TextPair被用作键时，它必须被

反序列化为要调用的compareTo()方法的对象。是否可以通过查看其序列化表示的方式来比较两个TextPair对象。

事实证明，我们可以这样做，因为TextPair由两个Text对象连接而成，二进制Text对象表示是一个可变长度的整型，包含

UTF-8表示的字符串中的字节数，后跟UTF-8字节本身。关键在于读取开始的长度。从而得知第一个Text对象的字节表示有多

长，然后可以委托Text对象的RawComparator，然后利用第一或者第二个字符串的偏移量来调用它。下面例子给出了具体方法

(注意，该代码嵌套在TextPair类中)。

用于比较TextPair字节表示的RawComparator：

public static class Comparator extends WritableComparator {
	private static final Text.Comparator TEXT_COMPARATOR =new Text.Comparator();
	public Comparator() {
		super(TextPair.class);
	}
	@Override
	public int  compare(byte[] b1,int s1,int l1,
	                    byte[] b2,int s2,int l2) {
		try {
			int firstL1 = WritableUtils.decodeVIntSize(b1[s1]) + readVInt(b1, s1);
			int firstL2 = WritableUtils.decodeVIntSize(b2[s2]) + readVInt(b2, s2);
			int cmp = TEXT_COMPARATOR.compare(b1, s1, firstL1, b2, s2, firstL2);
			if(cmp != 0) {
				return cmp;
			}
			return TEXT_COMPARATOR.compare(b1, s1 + firstL1, l1 - firstL1,
			                               b2, s2 + firstL2, l2 - firstL2);
		} catch(IOException e) {
			throw new IllegalArgumentException(e);
		}
	}
}
static {
	WritableComparator.define(TextPair.class,newComparator());
}

事实上，我们一般都是继承WritableComparator，而不是直接实现RawComparator，因为它提供了一些便利的方法和默

认实现。这段代码的精妙之处在于计算firstL1和firstL2,每个字节流中第一个Text字段的长度。每个都由可变长度的整型(由

WritableUtils的decodeVIntSize()返回)和它的编码值(由readVInt()返问)组成。

静态代码块注册原始的comparator以便MapReduce每次看到TextPair类，就知道使用原始comparator作为其默认

comparator。

自定义comparator

从TextPair可知，编写原始的cornparator比较费力，因为必须处理字节级别的细节。如果需要编写自己的实现，

org.apache.hadoop.io包中Writable的某些前瞻性实现值得研究研究。WritableUtils的有效方法也比较非常方便。

如果可能，还应把自定义comparator写为RawComparators。这些comparator实现的排序顺序不同于默认comparator定义

的自然排序顺序。下面的例子显示了TextPair的comparator，称为First Comparator。只考虑了一对Text对象中的第一个字符

串。请注意，我们重写了compare()方法使其使用对象进行比较，所以两个compare()方法的语义是相同的。

自定义的RawComparator,用于比较TextPair字节表示中的第一字段：

public static class FirstComparator extends WritableComparator {
	private static final Text.Comparator TEXT_COMPARATOR =newText.Comparator();
	public FirstComparator() {
		super(TextPair.class);
	}
	@Override
	public int compare(byte[] b1,ints1,intl1,
	                   byte[] b2,ints2,intl2) {
		try {
			int firstL1 = WritableUtils.decodeVIntSize(b1[s1]) + readVInt(b1, s1);
			int firstL2 = WritableUtils.decodeVIntSize(b2[s2]) + readVInt(b2, s2);
			return TEXT_COMPARATOR.compare(b1, s1, firstL1, b2, s2, firstL2);
		} catch(IOException e) {
			throw new IllegalArgumentException(e);
		}
	}
	@Override
	public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) {
		if(a instanceof TextPair && b instanceof TextPair) {
			return((TextPair) a).first.compareTo(((TextPair) b).first);
		}
		return super.compare(a, b);
	}
}

更多Writable参见http://hadoop.apache.org/docs/current/api/org/apache/hadoop/io/Writable.html