序列化从头说
在面向对象程序设计中，类是个很重要的概念。所谓“类”，可以将它想像成建筑图纸，而对象就是根据图纸盖的大楼。类，规定了对象的一切。根据建筑图纸造房子，盖出来的就是大楼，等同于将类进行实例化，得到的就是对象。
一开始，在源代码里，类的定义是明确的，但对象的行为有些地方是明确的，有些地方是不明确的。对象里不明确地方，是因为对象在运行的时候，需要处理无法预测的事情，诸如用户点了下屏幕，用户点了下按钮，输入点东西，或者需要从网络发送接收数据之类的。后来，引入了泛型的概念之后，类也开始不明确了，如果使用了泛型，直到程序运行的时候，才知道究竟是哪种对象需要处理。
对象可以很复杂，也可以跟时序相关。一般来说，“活的”对象只生存在内存里，关机断电就没有了。一般来说，“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。
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。
把“活的”对象序列化，就是把“活的”对象转化成一串字节，而“反序列化”，就是从一串字节里解析出“活的”对象。于是，如果想把“活的”对象存储到文件，存储这串字节即可，如果想把“活的”对象发送到远程主机，发送这串字节即可，需要对象的时候，做一下反序列化，就能将对象“复活”了。
将对象序列化存储到文件，术语又叫“持久化”。将对象序列化发送到远程计算机，术语又叫“数据通信”。
Java对序列化提供了非常方便的支持，在定义类的时候，如果想让对象可以被序列化，只要在类的定义上加上了”implements Serializable”即可，比如说，可以这么定义”public class Building implements Serializable”，其他什么都不要做，Java会自动的处理相关一切。Java的序列化机制相当复杂，能处理各种对象关系。
Java的序列化机制的缺点就是计算量开销大，且序列化的结果体积大太，有时能达到对象大小的数倍乃至十倍。它的引用机制也会导致大文件不能分割的问题。这些缺点使得Java的序列化机制对Hadoop来说是不合适的。于是Hadoop设计了自己的序列化机制。
为什么序列化对Hadoop很重要？因为Hadoop在集群之间进行通讯或者RPC调用的时候，需要序列化，而且要求序列化要快，且体积要小，占用带宽要小。所以必须理解Hadoop的序列化机制。
2. Hadoop的序列化接口
什么是接口？简答来说，接口就是规定，它规定类必须实现的方法。一个接口可以包含多干个方法。如果一个类说自己实现了某个接口，那么它必须实现这个接口里的所有方法。特殊情况下，接口也可以没有任何方法。
Writable接口，也就是org.apache.hadoop.io.Writable接口。Hadoop的所有可序列化对象都必须实现这个接口。Writable接口里有两个方法，一个是write方法，将对象写入字节流，另一个是readFields方法，从字节流解析出对象。
Java的API提供了Comparable接口，也就是java.lang.Comparable接口。这个接口只有一个方法，就是compareTo，用于比较两个对象。
WritableComparable接口同时继承了Writable和Comparable这两个接口。
Hadoop里的三个类IntWritable、DoubleWritable和ByteWritable，都继承了WritableComparable接口。注意，IntWritable、DoubleWritable和ByteWritable，尽管后缀是“Writable”，但它们不是接口，是类！！
以上是摘自大神博文。
下面是自己总结代码
代码：package xlh;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.DataInputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.util.StringUtils;
public class inser {
/**
* 序列化步骤
* 1.声明一个静态的类型时数组的函数，并在里面传递参数，而这个参数是Hadoop 里面InWritable 类的对象
* 2.使用Java.io包下的ByteArrayOutputStream 这个类并实例化，取名为out 即输出对象，这里是从本地文件输入到hdfs 上 还起到把结构化数据转化为字符流
* 3.使用Java.io包下的DataOutputStream 类并实例化，取名为dataoutput ,这里参数是out
* 4.调用InWritable 类的对像的write(); 顾名思义，要把本地文件写到hdfs上
* 5.关闭数据流对象
* 6.返回值，返回out对象的toByteArray(); 这个含义，我也不是太清楚
*/
public static byte[] serialize(IntWritable intw) throws IOException {
ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();
DataOutputStream dataoutput = new DataOutputStream(out);
intw.write(dataoutput);
dataoutput.close();
return out.toByteArray();
}
/**
* 反序列化步骤
* 1.声明一个静态的类型时数组的函数，并在里面传递参数，而这个参数是Hadoop 里面InWritable 类的对象
* 2.使用Java.io包下的ByteArrayOutputStream 这个类并实例化，取名为in,即输入对象，这里是从hdfs 上文件输入到 本地，还起到把结构化数据转化为字符流
* 3.使用Java.io包下的DataIutputStream 类并实例化，取名为datain ,这里参数是in
* 4.调用InWritable 类的对像的readFields(); 顾名思义，要把hdfs上文件写到本地
* 5.关闭数据流对象
* 6.返回值
*/
public static byte[] deserialize(IntWritable intw2, byte[] bytes) throws IOException {
ByteArrayInputStream in = new ByteArrayInputStream(bytes);
DataInputStream datain = new DataInputStream(in);
intw2.readFields(datain);
datain.close();
return bytes;
}
/* 使用Hadoop中的intwritable 类并实例化
* 声明数组，并把inwritable 类对象intw 当做参数传给serialize
* 开始执行序列化
*
*
*
* 使用Hadoop中的intwritable 类并实例化
* 声明数组，并把inwritable 类对象intw 当做参数传给serialize
* 开始执行反序列化
*
*
* */
public static void main(String[] args) throws IOException {
IntWritable intw = new IntWritable();
byte[] bytes = serialize(intw);
String bytes_str = StringUtils.byteToHexString(bytes);
System.out.println(bytes_str);
IntWritable intw2 = new IntWritable(0);
deserialize(intw2, bytes);
System.out.println(intw2);
}
}
个人小体会：
今天敲这写代码给我的感觉，在此之前，我也看了关于序列化相关知识，但都是一脸懵逼的看，一脸懵逼的不懂！就是之前学习完全没用过脑子，就是比葫芦画瓢，现在慢慢的懂了，是时间的积累，也是经验的增加，也反映出，知识这东西需要经常温习，需要体会。说不定哪一天都顿悟了呢，只要坚持去学习，或早或晚都会有收获的，慢慢的发现，这个序列化就是套路，Hadoop 支持三个序列化，IntWritable、DoubleWritable和ByteWritable
这里我只是找了其中一个，如若工作需要，根据需要自行调整。
