Hadoop源代码分析(三)
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:
- public class MyWritable implements Writable {
- // Some data
- private int counter;
- private long timestamp;
- public void write(DataOutput out) throws IOException {
- out.writeInt(counter);
- out.writeLong(timestamp);
- }
- public void readFields(DataInput in) throws IOException {
- counter = in.readInt();
- timestamp = in.readLong();
- }
- public static MyWritable read(DataInput in) throws IOException {
- MyWritable w = new MyWritable();
- w.readFields(in);
- return w;
- }
- }
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)