1、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。

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，继承体系等），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。

2、常用数据序列化类型

常用的数据类型对应的hadoop数据序列化类型

3、自定义bean对象实现序列化接口

自定义bean对象要想序列化传输，必须实现序列化接口，需要注意以下7项
（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
（7）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

// 1 必须实现Writable接口
public class FlowBean implements Writable {

    private long upFlow;
    private long downFlow;
    private long sumFlow;

    //2 反序列化时，需要反射调用空参构造函数，所以必须有
    public FlowBean() {
        super();
    }

    /**
     * 3重写序列化方法
     * 
     * @param out
     * @throws IOException
     */
    @Override
    public void write(DataOutput out) throws IOException {
        out.writeLong(upFlow);
        out.writeLong(downFlow);
        out.writeLong(sumFlow);
    }

    /**
     * 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
     * 
     * @param in
     * @throws IOException
     */
    @Override
    public void readFields(DataInput in) throws IOException {
        upFlow = in.readLong();
        downFlow = in.readLong();
        sumFlow = in.readLong();
    }

    // 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
    @Override
    public String toString() {
        return upFlow + "\t" + downFlow + "\t" + sumFlow;
    }

    //7 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
    @Override
    public int compareTo(FlowBean o) {
        // 倒序排列，从大到小
        return this.sumFlow > o.getSumFlow() ? -1 : 1;
    }
}