概述

Java的序列化是一个重量级序列化框架（Serializable），一个对象被序列化后，会附带很多额外的信息（各种校验信息，header，继承体系。。。。），不便于在网络中高效传输；
所以，hadoop自己开发了一套序列化机制Writable，精简，高效。

Jdk序列化和MR序列化之间的比较

简单代码验证两种序列化机制的差别：

public class TestSeri {
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		
		//定义两个ByteArrayOutputStream，用来接收不同序列化机制的序列化结果
		ByteArrayOutputStream ba = new ByteArrayOutputStream();
		ByteArrayOutputStream ba2 = new ByteArrayOutputStream();

		//定义两个DataOutputStream，用于将普通对象进行jdk标准序列化
		DataOutputStream dout = new DataOutputStream(ba);
		DataOutputStream dout2 = new DataOutputStream(ba2);
		ObjectOutputStream obout = new ObjectOutputStream(dout2);
		
		//定义两个bean，作为序列化的源对象
		ItemBeanSer itemBeanSer = new ItemBeanSer(1000L, 89.9f);
		ItemBean itemBean = new ItemBean(1000L, 89.9f);

		//用于比较String类型和Text类型的序列化差别
		Text atext = new Text("a");
		// atext.write(dout);
		itemBean.write(dout);

		byte[] byteArray = ba.toByteArray();

		//比较序列化结果
		System.out.println(byteArray.length);
		for (byte b : byteArray) {

			System.out.print(b);
			System.out.print(":");
		}

		System.out.println("-----------------------");

		String astr = "a";
		// dout2.writeUTF(astr);
		obout.writeObject(itemBeanSer);

		byte[] byteArray2 = ba2.toByteArray();
		System.out.println(byteArray2.length);
		for (byte b : byteArray2) {
			System.out.print(b);
			System.out.print(":");
		}
	}
}

自定义对象实现MR中的序列化接口

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，因为mapreduce框中的shuffle过程一定会对key进行排序,此时，自定义的bean实现的接口应该是：
public class FlowBean implements WritableComparable<FlowBean>

需要自己实现的方法是：

	/**
	 * 反序列化的方法，反序列化时，从流中读取到的各个字段的顺序应该与序列化时写出去的顺序保持一致
	 */
	@Override
	public void readFields(DataInput in) throws IOException {
		
		upflow = in.readLong();
		dflow = in.readLong();
		sumflow = in.readLong();
		

	}

	/**
	 * 序列化的方法
	 */
	@Override
	public void write(DataOutput out) throws IOException {

		out.writeLong(upflow);
		out.writeLong(dflow);
		//可以考虑不序列化总流量，因为总流量是可以通过上行流量和下行流量计算出来的
		out.writeLong(sumflow);

	}
	
	@Override
	public int compareTo(FlowBean o) {
		
		//实现按照sumflow的大小倒序排序
		return sumflow>o.getSumflow()?-1:1;
	}