Hadoop 数据类型

                      

            简单点讲，RPC框架就是能够让程序员来调用远程进程上的代码一套工具。有了RPC框架，咱程序员就轻松不少了，终于能够逃离多线程、Socket、I/O的苦海了。

            RPC, 远程过程调用直观说法就是A经过网络调用B的过程方法。

通讯中的协议是你本身规定的，好比你能够规定说当A向B发送数字1, B就打印hello world, 并返回数字1给A, 若是发送数字2，B就打印hello, guy.并发送数字2给A.            

            序列化------------>写  write(DataOutput out)

                        反序列化-------->读   readFields(DataInput in)

       一.  Hadoop内置的数据类型

• BooleanWritable:标准布尔型数值

• ByteWritable:单字节数值

• DoubleWritable:双字节数值

• FloatWritable:浮点数

• IntWritable:整型数

• LongWritable:长整型数

• Text:使用UTF8格式存储的文本

• NullWritable:当<key, value>中的key或value为空时使用

       Hadoop中的数据类型都要实现Writable接口，以便用这些类型定义的数据能够被网络传输和文件存储。

                                    二. 用户自定义数据类型的实现

     1.继承接口Writable,实现其方法write()和readFields(), 以便该数据能被序列化后完成网络传输或文件输入/输出；

     2.若是该数据须要做为主键key使用，或须要比较数值大小时，则须要实现WritalbeComparable接口,实现其方法write(),readFields(),CompareTo() 。

     3.数据类型，必需要有一个无参的构造方法，为了方便反射，进行建立对象。    

     4.在自定义数据类型中，建议使用java的原生数据类型，最好不要使用Hadoop对原生类型进行封装的数据类型。eg.int x ;//IntWritable String s; //Text

 

public class Point3D implements WritableComparable<Point3D>

{

    private float x,y,z;

    public float getX(){return x;}

    public float getY(){return y;}

    public float getZ(){return z;}

    public Point3D (){}

    public void readFields(DataInput in) throws IOException

    {

        x = in.readFloat();

        y = in.readFloat();

        z = in.readFloat();

    }

    public void write(DataOutput out) throws IOException

    {

         out.writeFloat(x);

         out.writeFloat(y);

         out.writeFloat(z);

    }

 

    public int CompareTo(Point3D p)

    {

        //具体实现比较当前的空间坐标点this(x,y,z)与指定的点p(x,y,z)的大小

        // 并输出： -1(小于), 0(等于), 1(大于)

    }

}