Spark的序列化

spark的序列化主要使用了hadoop的writable和java的Serializable。

说到底就是使用hadoop的writable替换了java的默认序列化实现方式。

class SerializableWritable[T <: Writable](@transient var t: T) extends Serializable {

  def value: T = t

  override def toString: String = t.toString

  private def writeObject(out: ObjectOutputStream): Unit = Utils.tryOrIOException {
    out.defaultWriteObject()
    new ObjectWritable(t).write(out)
  }

  private def readObject(in: ObjectInputStream): Unit = Utils.tryOrIOException {
    in.defaultReadObject()
    val ow = new ObjectWritable()
    ow.setConf(new Configuration())
    ow.readFields(in)
    t = ow.get().asInstanceOf[T]
  }
}

 

这个有个让人疑惑的地方是使用@transient 表示该值不会被序列化,我做个一个测试是可以的，为什么呢，因为spark这里定制了java的序列化，使用hadoop的序列化方案，同时t是Writable类型没有实现Serializable接口不能被序列化。

​

object SerializableWritableTest extends App
{
  println("start")
  val name:Text=new Text("gaoxing");
  val s=new SerializableWritable[Text](name);
  val fout=new FileOutputStream("name.dat");
  val  out=new ObjectOutputStream(fout);
  out.writeObject(s)

  val fin=new FileInputStream("name.dat");
  val in=new ObjectInputStream(fin);
  val n=in.readObject()
  println(n.asInstanceOf[SerializableWritable[Text]].value.toString)
  println("end")
}