Hadoop序列化问题,实现WritableComparable,readFields报错EOFException
 public class MyKey implements WritableComparable<MyKey> {

    //flag == 1 : user
    //flag == 0 : shopping
    private Integer flag;
    private Integer u_id;
    private Integer s_id;
    private Integer s_u_id;
    private String u_info;
    private String s_info;

    @Override
    public int compareTo(MyKey o) {
        if (flag.equals(1)){
            //user
            return u_id - o.u_id;
        }else {
            //shopping
            return s_id - o.s_id;
        }
    }

    @Override
    public void write(DataOutput out) throws IOException {
        out.writeInt(flag);
        out.writeInt(u_id);
        out.writeInt(s_id);
        out.writeInt(s_u_id);
        out.writeUTF(u_info);
        out.writeUTF(s_info);
    }

    @Override
    public void readFields(DataInput in) throws IOException {
        flag = in.readInt();
        u_id = in.readInt();
        s_id = in.readInt();
        s_u_id = in.readInt();
        u_info = in.readUTF();
        s_info = in.readUTF();
    }
}

报错异常

2018-10-08 19:55:15,246 INFO Configuration.deprecation: mapred.skip.on is deprecated. Instead, use mapreduce.job.skiprecords
2018-10-08 19:55:15,250 INFO mapred.LocalJobRunner: reduce task executor complete.
2018-10-08 19:55:15,253 WARN mapred.LocalJobRunner: job_local85671337_0001
java.lang.Exception: java.lang.RuntimeException: java.io.EOFException
at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.runTasks(LocalJobRunner.java:492)
at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.run(LocalJobRunner.java:559)
Caused by: java.lang.RuntimeException: java.io.EOFException
at org.apache.hadoop.io.WritableComparator.compare(WritableComparator.java:165)
at org.apache.hadoop.mapreduce.task.ReduceContextImpl.nextKeyValue(ReduceContextImpl.java:158)
at org.apache.hadoop.mapreduce.task.ReduceContextImpl.nextKey(ReduceContextImpl.java:121)
at org.apache.hadoop.mapreduce.lib.reduce.WrappedReducer$Context.nextKey(WrappedReducer.java:302)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.run(Reducer.java:170)
at org.apache.hadoop.mapred.ReduceTask.runNewReducer(ReduceTask.java:628)
at org.apache.hadoop.mapred.ReduceTask.run(ReduceTask.java:390)
at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job$ReduceTaskRunnable.run(LocalJobRunner.java:347)
at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511)
at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
Caused by: java.io.EOFException
at java.io.DataInputStream.readInt(DataInputStream.java:392)
at sortjoin.MyKey.readFields(MyKey.java:43)
at org.apache.hadoop.io.WritableComparator.compare(WritableComparator.java:158)
... 12 more
2018-10-08 19:55:15,962 INFO mapreduce.Job: Job job_local85671337_0001 running in uber mode : false
2018-10-08 19:55:15,964 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0%

1个回答

这个异常是自带的异常,可以忽略的;该异常是输入流已经到结尾了的标志,我们可以将其捕获,然后不做任何操作,即结束了该次反序列化操作。

Csdn user default icon
上传中...
上传图片
插入图片
抄袭、复制答案,以达到刷声望分或其他目的的行为,在CSDN问答是严格禁止的,一经发现立刻封号。是时候展现真正的技术了!
其他相关推荐
自行实现Hadoop的多属性WritableComparable
在使用hadoop做map/reduce时,有很多场景需要自行实现有多个属性的WritableComparable。以下示例希望对广大开发有所启示。   import org.apache.hadoop.io.WritableComparable; import org.apache.hadoop.io.WritableComparator; import org.apache.ha...
hadoop序列化实现
Hadoop序列化特点 紧凑:高效实用存储空间 快速:读写数据额外开销小 可扩展:随着通信协议的升级而可以升级 互操作:支持多种语言的交互 自定义Bean对象实现序列化 必须实现Writable接口 反序列化时,需要反射调用无参构造函数 如果需要将自定义的bean放在key中传输,则还需要实现Comparable接口 案例 package com.chen.phoneproject; i...
Hadoop——自定义数据类型,实现WritableComparable, 并且 分组,排序
http://blog.csdn.net/u014432433/article/details/51104026 1. 在进行mapreduce编程时key键往往用于分组或排序,当我们在进行这些操作时Hadoop内置的key键数据类型不能满足需求时, 或针对用例优化自定义数据类型可能执行的更好。因此可以通过实现org.apache.hadoop.io.WritableComparable接
EOFException
import java.io.*;rnpublic class Student implements Serializablern public int no;rn public String name;rn public int grade;rn public void stdRead()rn tryrn BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));rn //no = Integer.parseInt(in.readLine());rn name = in.readLine();rn grade =Integer.parseInt(in.readLine());rn catch(IOException e)rn System.err.print("Student():Exception!!"+e);rn e.printStackTrace();rn rn rn public void myOWrite() rn tryrn ObjectOutputStream oos= new ObjectOutputStream(new FileOutputStream("data.txt"));rn oos.writeObject(this);rn oos.flush();rn oos.close();rn catch(IOException e)rn System.err.print("myOWrite():Exception!!"+e);rn e.printStackTrace();rn rn rn public static double myOAve(Student [] stu)rn double sum = 0;rn int i = 0;rn tryrn ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(new FileInputStream("data.txt")); rn while(ois.readObject() != null)rn stu[i] = (Student)ois.readObject();rn sum +=stu[i].grade;rn i++; rn rn ois.close();rn catch(IOException e)rn e.printStackTrace();rn catch(ClassNotFoundException ce)rn ce.printStackTrace();rn rn return sum/(i+1);rn rn public static void main(String[] args) rn // TODO Auto-generated method stubrn Student [] stu = new Student[2];rn for(int i = 0;i<2;i++)rn stu[i] = new Student();rn stu[i].stdRead();rn stu[i].myOWrite();rn rn Student [] s = new Student[2];rn System.out.print(Student.myOAve(s));rn rn rnrnrn为什么会出现以下错误rn的rn60rn我rn60rnjava.io.EOFExceptionrn0.0 at java.io.ObjectInputStream$BlockDataInputStream.peekByte(Unknown Source)rn at java.io.ObjectInputStream.readObject0(Unknown Source)rn at java.io.ObjectInputStream.readObject(Unknown Source)rn at Student.myOAve(Student.java:63)rn at Student.main(Student.java:107)rn
Hadoop 序列化
1.序列化概述(1) 什么是序列化    序列化就是把内存中的对象,转换成字节序列(或其他数据传输协议)以便于存储(持久化)和网络传输。    反序列化就是将收到字节序列(或其他数据传输协议)或者是硬盘的持久化数据,转换成内存中的对象。(2) 为什么要序列化     一般来说,“活的”对象只生存在内存里,关机断电就没有了。而且“活的”对象只能由本地的进程使用,不能被发送到网络上的另外一台计算机。 ...
Hadoop序列化
Hadoop序列化1.为什么需要序列化?2.什么是序列化3.为什么hadoop不用java的序列化4.Hadoop序列化特点5.常用的Hadoop数据序列化类型6.自定义bean对象实现序列化接口 1.为什么需要序列化? 一般来说,“活的”对象只生存在内存里,关机断电就没有了。而且“活的”对象只能由本地的进程使用,不能被发送到网络上的另外一台计算机。 然而序列化可以存储“活的”对象,可以将“活的”...
hadoop 序列化
一.Hadoop序列化 1&gt;.为什么要序列化 一般来说,“活的”对象只生存在内存里,关机断电就没有了。而且“活的”对象只能由本地的进程使用,不能被发送到网络上的另外一台计算机。 然而序列化可以存储“活的”对象,可以将“活的”对象发送到远程计算机。 2&gt;. 什么是序列化   序列化就是把内存中的对象,转换成字节序列(或其他数据传输协议)以便于存储(持久化)和网络...
Hadoop——序列化
序列化是指将结构化对象转化为字节流以便在网络上传输或写到磁盘进行永久存储的过程。反序列化是指将字节流传回结构化对象的逆过程。 序列化在分布式数据处理的两大领域经常出现:进程间通信和永久存储。 在Hadoop中,系统中多个节点上进程间的通信是通过“远程过程调用”(RPC)实现的。RPC协议将消息序列化成二进制流后发送到远程节点,远程节点接着将二进制流反序列化为原始消息。 RPC序列化格式特点:1
hadoop的序列化与java的序列化区别
java的序列化机制 java序列化时会把具体类的数据和类的继承结构信息都序列化传递。 如下图 hadoop的序列化机制 序列化类的数据,但是不序列化类的继承结构信息。 网络传递的时候就少了很多流量,hadoop也不需要类的继承关系,只要类的数据就够了。
Hadoop序列化和Java序列化的区别
本课程从基础的环境搭建到更深入的知识学习都会有一个比较好的讲解。帮助学员上手hadoop生态圈的大数据处理框架的使用,使用hadoop生态圈进行一些模块化、项目功能化的开发,主要包括安装部署hadoop、hive、hbase、hue、oozie、flume等生态圈相关软件环境的搭建,并且在已搭建好的环境上进行相关知识点的讲解和功能的开发。
HADOOP序列化应该注意的问题
hadoop在序列化的时候,如果被序列化的BEAN里面含有其他对象如list等,一定要在readFields方法里面new出这个新对象。要不然由于序列化里数据重用的原因,会导致list被循环利用,从而使多个BEAN对象的list里面的元素叠加到一个BEAN里。 例如:     public class UserPortrait2RedisBean implements Writa...
EOFException 的问题处理
近期工作中, 遇到了有送EOFException的抛出, 以此小节总结学习相关内容, 及如何解决问题。 问题描述 doUnZip(FileOperateUtil.java:239)] java.io.EOFException com.tr..base.util.FileOperateUtil.doUnZip(FileOperateUtil.java:221)] java.io.EOFExc...
jdbc EOFException问题
小弟初学java,下面的代码执行后发生EOFException,请问是哪里的问题?是不是cursor设置问题?具体应该怎么设?多谢了 rn public String getConnection() throws Exceptionrn Driver drv=(Driver)Class.forName("org.gjt.mm.mysql.Driver").newInstance();rn String url="jdbc:mysql://localhost/test?user=root&password=123&useUnicode=true&characterEncoding=8859_1";rn Connection conn=DriverManager.getConnection(url);rn Statement stmt=conn.createStatement(ResultSet.TYPE_SCROLL_SENSITIVE,ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);rn String sql="SELECT COUNT(*) AS D FROM Lyrics";rn ResultSet Rs=stmt.executeQuery(sql);rn return Rs.getString("D");rn
学生管理系统EOFException
[code=java]import java.awt.Button;rnimport java.awt.Color;rnimport java.awt.Frame;rnimport java.awt.GridLayout;rnimport java.awt.Label;rnimport java.awt.Panel;rnimport java.awt.TextField;rnimport java.awt.event.ActionEvent;rnimport java.awt.event.ActionListener;rnimport java.awt.event.WindowAdapter;rnimport java.awt.event.WindowEvent;rnimport java.io.File;rnimport java.io.FileInputStream;rnimport java.io.FileNotFoundException;rnimport java.io.FileOutputStream;rnimport java.io.IOException;rnimport java.io.ObjectInputStream;rnimport java.io.ObjectOutputStream;rnimport java.util.Hashtable;rnrnrnpublic class First extends Framern static ObjectInputStream dis = null;rn static ObjectOutputStream dos = null;rn static FileOutputStream fos = null;rn static FileInputStream fis = null;rn static Hashtable hash = null;rn static File f = null;rn String s = "D:\\学生信息管理系统\\学生信息.txt";rn Button b1 = new Button("登陆");rn Label l0 = new Label("欢迎登陆学生管理系统");rn Label l1 = new Label("用户名:");rn Label l = new Label();rn Panel p1 = new Panel(); rn Panel p2 = new Panel();rn Panel p3 = new Panel();rn TextField t1 = new TextField("admin",9);rn TextField t2 = new TextField(9);rn Label l2 = new Label("密码:");rn Button b2 = new Button("退出");rn Second second;rn rn public void lunchFrame()rn this.setTitle("欢迎登陆学生管理系统");rn this.setLocation(100, 200);rn this.setLayout(new GridLayout(5,1));rn this.setBackground(Color.BLUE);rn this.add(l0);rn this.add(p1);rn this.add(p2);rn this.add(l);rn l.setText("提示:如果您首次登陆用户名为 admin 密码为空!");rn this.add(p3);rn p1.add(l1);rn p1.add(t1);rn p2.add(l2);rn p2.add(t2);rn p3.add(b1);rn p3.add(b2);rn hash = new Hashtable();rn f = new File(s);rn try rn fos = new FileOutputStream(s);rn dos = new ObjectOutputStream(fos);rn fis = new FileInputStream(s);rn dis = new ObjectInputStream(fis);rn if(!f.exists())rn dos.writeObject(hash);rn dos.flush();rn rn catch (FileNotFoundException e1) rn e1.printStackTrace();rn catch (IOException e1) rn e1.printStackTrace();rn rn this.pack();rn t2.setEchoChar('*');rn this.setResizable(false);rn this.setVisible(true); rn rn b1.addActionListener(new ActionListener()rn public void actionPerformed(ActionEvent e) rn try rn hash = (Hashtable) dis.readObject();rn catch (ClassNotFoundException e2) rn e2.printStackTrace();rn catch (IOException e2) rn e2.printStackTrace();rn rn if(t1.getText().length() == 0)rn l.setText("用户名不能为空");rn else if(t1.getText().trim().equals("admin"))rn if(t2.getText().trim().length() != 0)rn l.setText("初始不能有密码");rn elsern second = new Second();rn second.lunchFrame();rn rn else if(t1.getText().trim().matches("[0-9]12")) rn if(t2.getText().length() == 0)rn l.setText("密码不能为空");rn else if(hash != null)rn if(hash.containsKey(t1.getText().trim())) rn Student student = hash.get(t2.getText());rn if(student.getID().substring(11, 17).equals(t2.getText().trim()))rn second = new Second();rn second.lunchFrame();rn elsern l.setText("密码错误");rn rn elsern l.setText("用户名不存在");rn rn rn elsern l.setText("用户名错误");rn rn try rn dos.writeObject(hash);rn catch (IOException e1) rn e1.printStackTrace();rn rn rn rn );rn rn b2.addActionListener(new ActionListener()rn public void actionPerformed(ActionEvent e) rn try rn dis.close();rn dos.close();rn catch (IOException e1) rn e1.printStackTrace();rn ;rn System.exit(0);rn rn rn );rn rn this.addWindowListener(new WindowAdapter()rn public void windowClosing(WindowEvent e) rn Frame f = (Frame)e.getSource();rn f.setVisible(false);rn rn rn );rn rnrn public static void main(String[] args) rn new First().lunchFrame();rn rnrnrn[/code]rn点击登陆就报错为什么?困扰了一下午了?求大神解答rn[code=java]java.io.EOFExceptionrn at java.io.ObjectInputStream$BlockDataInputStream.peekByte(Unknown Source)rn at java.io.ObjectInputStream.readObject0(Unknown Source)rn at java.io.ObjectInputStream.readObject(Unknown Source)rn at First$1.actionPerformed(First.java:84)rn at java.awt.Button.processActionEvent(Unknown Source)rn at java.awt.Button.processEvent(Unknown Source)rn at java.awt.Component.dispatchEventImpl(Unknown Source)rn at java.awt.Component.dispatchEvent(Unknown Source)rn at java.awt.EventQueue.dispatchEventImpl(Unknown Source)rn at java.awt.EventQueue.access$400(Unknown Source)rn at java.awt.EventQueue$3.run(Unknown Source)rn at java.awt.EventQueue$3.run(Unknown Source)rn at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)rn at java.security.ProtectionDomain$1.doIntersectionPrivilege(Unknown Source)rn at java.security.ProtectionDomain$1.doIntersectionPrivilege(Unknown Source)rn at java.awt.EventQueue$4.run(Unknown Source)rn at java.awt.EventQueue$4.run(Unknown Source)rn at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)rn at java.security.ProtectionDomain$1.doIntersectionPrivilege(Unknown Source)rn at java.awt.EventQueue.dispatchEvent(Unknown Source)rn at java.awt.EventDispatchThread.pumpOneEventForFilters(Unknown Source)rn at java.awt.EventDispatchThread.pumpEventsForFilter(Unknown Source)rn at java.awt.EventDispatchThread.pumpEventsForHierarchy(Unknown Source)rn at java.awt.EventDispatchThread.pumpEvents(Unknown Source)rn at java.awt.EventDispatchThread.pumpEvents(Unknown Source)rn at java.awt.EventDispatchThread.run(Unknown Source)rn[/code]
大数据之hadoop[序列化与压缩]
Hadoop的序列化 序列化:数据从内存中的到输出流,比如磁盘,网络,也就是说数据出内存的过程就是序列化的过程。 反序列化:数据从输入流到内存缓冲区,比如从磁盘、网络,也就是说数据进入内存的过程就是发序列化的过程,和序列化互为逆过程。 Hadoop自定义序列化类的案例 需求: 是电信一段日志记录的表结构,现需要统计每一个手机号码的upPackNum、
hadoop的序列化简单demo
package com.lijie.hadoopxuliehua;import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;public
Hadoop读书笔记----(四)序列化
 Hadoop 分布式计算,序列化是Hadoop通过RPC调用,使得每个节点之间有效沟通的方法。 于是序列化就成为了分布式计算的一个重要课题。 序列化之后,对于分布式计算还需要排序。因此排序也相当重要: Hadoop要求对象在序列化之后的字节也能够支持排序,以提高计算速度,还不必产生很多无谓的数据。   下面两张图记录了JAVA原生类型转化成序列化以后所占的字节数     ...
hadoop 序列化文件
对文件进行序列化操作 package com.bigdata.hdfs.SeqFile; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWr...
hadoop的数据序列化类型
hadoop的数据序列化类型         IntWritable,FloatWritable,LongWritable,DoubleWritable,Text,         BooleanWritable,ByteWritable,MapWritable,ArrayWritable     JAVA的数据类型         int,float,long,double,string,bo...
hadoop中的序列化
在hadoop中,普通的java类不适合做网络序列化传输,hadoop对java的类型进行了封装,一边以利用hadoop的序列化框架进行序列化传输 如Long:LongWritable
Hadoop之压缩、序列化类图
一、压缩相关类图 二、序列化相关类图
Hadoop文件的序列化
1. 为什么要序列化   如图,一个活着的对象只存在于内存中,一旦断电就会消失。并且,在正常情况下,一个或者的对象无法直接通过网络发送到其他(远程)机器上。而序列化可以克服上述问题,它能存储对象,并完成其网络传输的任务。 2. 什么是序列化   序列化是将对象转化为字节流的方法,或者说用字节流描述对象的方法。与序列化相对的是反序列化,即将字节流转化为对象的方法。   序列化由两个目...
Hadoop 的Writable序列化接口
序列化和反序列化序列化: 将数据结构或对象转换成二进制串的过程。以便在网络上传输或者写入到硬盘进行永久存储 反序列化:将在序列化过程中所生成的二进制串转换成数据结构或者对象的过程。在Hadoop中,主要应用于进程通信和永久存储。进程将对象序列化为字节流,通过网络传输到另一进程,另一进程接收到字节流,通过反序列化转回到结构化对象,以达到进程间通信。Mapper、Combine、Reduce等过程中,
hadoop数据类型及序列化
JAVA类型 HADOOP类型 int IntWritable float FloatWritable long LongWritable double DoubleWritable string Text boolean BooleanWritable byt...
hadoop序列化和反序列化
序列化就是将内存中的对象或数据,转换成字节数组,以便于存储(持久化)和网络传输。 反序列化就是将字节数组转换成内存对象。 下面是对hadoop的序列化进行详细介绍,并且对hadoop的序列化方式和java原生的序列化进行了比较。
【3-4】hadoop序列化
①客户端提交一个mapreduce的jar包给JobClient;②JobClient通过RPC通信(得到RM里进程的代理对象)发送一个请求给RM,告诉RM,我要提交一个mapreduce任务,RM给你个ID,再给你个存放jar包的路径(前缀)。客户端拿到这两个信息,将老大给他的存放jar包的路径作为前缀,将jobID作为后缀,将这两个路径拼接起来,作为一个唯一确定的存放jar包的路径。【为了避免
Hadoop学习笔记03:序列化
什么是序列化呢? 序列化就是讲一个对象编码成一个字节流;相反,从字节流中重新构建对象就叫做反序列化。序列化主要有三种用途: ●持久化:将内存中的对象经序列化后保存到磁盘上; ●作为通信的数据传输格式:将一个机器上的内存中的对象经序列化后传输到其他机器上,或在相同机器上的不同进程之间的数据通信; ●作为copy、clone机制:将对象序列化到内存中,然后通过反序列化,可以得到一个已存在的对象的cop...
Hadoop技术内幕-序列化与压缩
1.java序列化 对象序列化:将对象编码成字节流,以及从字节流中重构对象 三种用途: 1) 持久化格式:将对象序列化后的字节流保存在磁盘以供反序列化使用 2) 通信数据格式:对象序列化后的字节流可以通过网络从一台虚拟机传输到另一台虚拟机 3) 拷贝、克隆机制:将对象序列化后的字节流保存在内存的缓存区中,然后通过反序列化得到以前对象的拷贝   Java自带的序列化机制可以跨平台,即在
Hadoop的序列化类型介绍
Hadoop对序列化有自己的实现,主要有一下几点好处: 格式确定:存为特定的格式后,数据传输与读取方可以根据约定对数据进行可逆的操作。便于传输:Hadoop的运算模型 Hadoop中JAVA中常用的数据类型都有其对应的数据类型 boolean BooleanWritable
11、Hadoop序列化
序列化概述 什么是序列化 序列化就是把内存中的对象,转换成字节序列(或其他数据传输协议)以便于存储(持久化)和网络传输。 反序列化就是将收到字节序列(或其他数据传输协议)或者是硬盘的持久化数据,转换成内存中的对象。 为什么要序列化 一般来说,“活的”对象只生存在内存里,关机断电就没有了。而且“活的”对象只能由本地的进程使用,不能被发送到网络上的另外一台计算机。 然而序列化可以存储“活的”对...
hadoop序列化框架
A 默认序列化框架是 Writable接口,   缺点: 缺乏语言的可移植性 B 不使用java Serialization,  缺点: 不够精简, 用起来非常纠结, 无法做到  精简,快速, 可扩展, 支持互操作 C Apache Thrift  一般用来作为二进制 数据的永久存储格式, Mapreduce格式对该类的支持有限 D Google Protocol框架  一般用来做二进制数据
Hadoop 自定义序列化编程
一 自定义序列化需求 二 MapReduce代码编写 1 自定义序列化类 package com.cakin.hadoop.mr; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.WritableComparab
hadoop序列化对象
hadoop序列化对象和传统java序列化对象不同 ,要实现以下几步 ,具体方式如下 (1)必须实现Writable接口 (2)反序列化时,需要反射调用空参构造函数,所以必须有空参构造 (3)重写序列化方法 (4)重写反序列化方法 (5)注意反序列化的顺序和序列化的顺序完全一致 (6)要想把结果显示在文件中,需要重写toString(),且用”\t”分开,方便后续用 可以导入lomb...
Hadoop的数据完整性、序列化
数据完整性  对于像HDFS这种体量的数据存储引擎来说,数据在传输,存储的过程中发生损坏是在所难免的,那么通过什么方式来检测数据的损坏来保证数据的完整性呢?  一般的方式是checksum(数据校验和),在数据第一次引入系统时计算校验和并在数据通过一个不可靠的通道后再次计算校验和,通过比较可以判断数据的完整性。  HDFS使用CRC32C进行数据校验,它针对每个由dfs.bytes-per-che...
Hadoop数据类型和序列化
Hadoop中的java基本类型都是通过实现Writeable接口:BooleanWirteable,ByteWirteable,IntWirteable,                     VintWirteable,FloatWirteable,LongWirteable,DoubleWirteable。 Hadoop序列化机制和Java的不同,java序列化是不断创建对象,Hado...
hadoop 标准序列化过程
一般的value序列化:(使用构造方法,重写write和readFields和tostring) 标准的序列化反序列化例子(与上面的区别是多了一个compareTo方法(检查key是否相同以及排序) 使用set方法代替构造方法(可以直接赋值而不用去new一个对象去赋值了)) import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; impo
重温hadoop(3)--序列化
Hadoop的序列化机制特征: 紧凑:带宽是hadoop集群中最稀缺的资源,一个紧凑的序列化机制可以充分利用带宽。 快速:mapreduce会大量的使用序列化机制。因此,要尽可能减少序列化开销。 可扩张:序列化机制需要可定制 互操作:可以支持不同开发语言间的通信。     java本身的序列化,将要序列化的类,类签名、类的所有非暂态和非静态成员的值,以及所有的父类都要写入,导致序...
Hadoop 自定义序列化
需求 统计每一个手机号耗费的总上行流量、下行流量、总流量。 数据如下。 手机号 ip 上行流量 下行流量 状态 13012345678 153.31.146.171 995 800 200 13112345678 193.179.2.134 1024 2501 200 13512345678 227.39.131.173 1232 890 200 13312345678...
hadoop自定义序列化
hadoop的MR中的m和r阶段的kv键值对都需要实现序列化,hadoop自带的Text,LongWriable...等,有时候需要自定义java数据类型作为key value,下面实现一个最简单的序列化实现。 package Test; import java.io.DataInput; import java.io.DataOutput; import java.io.IOException
hadoop学习笔记(1) 序列化
简介 序列化和反序列化就是结构化对象和字节流之间的转换,主要用在内部进程的通讯和持久化存储方面。 hadoop中定义了两个序列化相关的接口:Writable和Comparable,以下分别介绍: 通讯格式需求 hadoop在节点间的内部通讯使用的是RPC,RPC协议把消息翻译成二进制字节流发送到远程节点,远程节点再通过反序列化把二进制流转成原始的信息。RPC的序列化需要实现以
相关热词 c# 去空格去转义符 c#用户登录窗体代码 c# 流 c# linux 可视化 c# mvc 返回图片 c# 像素空间 c# 日期 最后一天 c#字典序排序 c# 截屏取色 c#中的哪些属于托管机制