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Hadoop中有哪些数据类型

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       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可以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.如果该数据需要作为主键key使用，或需要比较数值大小时，则需要实现WritalbeComparable接口,实现其方法write(),readFields(),CompareTo() 。

     3.数据类型，必须要有一个无参的构造方法，为了方便反射，进行创建对象。    

     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

{

    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)

    }

}

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