MapReduce序列化（三）
原创
四、使用Avro序列化数据
除了Writable，Avro也是MapReduce中常用的序列化框架之一。Avro是一种数据序列化格式，支持动态类型和架构演进，并且可以生成多种编程语言的代码库。在MapReduce中，用户可以通过Avro的API来进行数据的序列化和反序列化。
下面是一个简单的使用Avro序列化数据的例子：
public static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, AvroKey<String>, AvroValue<Integer>> {
private AvroKey<String> outKey = new AvroKey<String>("string");
private AvroValue<Integer> outValue = new AvroValue<Integer>(0);
public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
String line = value.toString();
String[] words = line.split(" ");
for (String w : words) {
outKey.datum(w);
outValue.datum(1);
context.write(outKey, outValue);
}
}
}
public static class MyReducer extends Reducer<AvroKey<String>, AvroValue<Integer>, AvroKey<String>, AvroValue<Integer>> {
private AvroValue<Integer> result = new AvroValue<Integer>(0);
public void reduce(AvroKey<String> key, Iterable<AvroValue<Integer>> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (AvroValue<Integer> val : values) {
sum += val.datum();
}
result.datum(sum);
context.write(key, result);
}
}在这个例子中，MyMapper将每个单词转换为AvroKey<String>对象，并将值设置为AvroValue<Integer>(1)，然后将AvroKey和AvroValue对象写入Context中。在MyReducer中，将AvroKey和Iterable<AvroValue<Integer>>作为输入，并将它们转换为输出键值对。
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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