Hadoop中有一套Writable实现可以满足大部分需求，但是在有些情况下，我们需要根据自己的需要构造一个新的实现，有了定制的Writable，我们就可以完全控制二进制表示和排序顺序。
为了演示如何新建一个定制的writable类型，我们需要写一个表示一对字符串的实现：
blic class TextPair implements WritableComparable<TextPair> { private Text first; private Text second; public TextPair() { set(new Text(), new Text()); } public TextPair(String first, String second) { set(new Text(first), new Text(second)); } public TextPair(Text first, Text second) { set(first, second); } public void set(Text first, Text second) { this.first = first; this.second = second; } public Text getFirst() { return first; } public Text getScond() { return second; } public void write(DataOutput out) throws IOException { first.write(out); second.write(out); } public void readFields(DataInput in) throws IOException { first.readFields(in); second.readFields(in); } public int hashCode() { return first.hashCode() * 163 + second.hashCode(); } public boolean equals(Object o) { if(o instanceof TextPair) { TextPair tp = (TextPair)o; return first.equals(tp.first) && second.equals(tp.second); } return false; } public String toString() { return first + "\t" + second; } public int compareTo(TextPair tp) { int cmp = first.compareTo(tp.first); if(cmp != 0) { return cmp; } return second.compareTo(tp.second); } }
为速度实现一个RawComparator
还可以进一步的优化，当作为MapReduce里的key，需要进行比较时，因为他已经被序列化，想要比较他们，那么首先要先反序列化成一个对象， 然后再调用compareTo对象进行比较，但是这样效率太低了，有没有可能可以直接比较序列化后的结果呢，答案是肯定的，可以。
RawComparator接口允许执行者比较流中读取的未被反序列化为对象的记录，从而省去了创建对象的所有的开销，其中，compare() 比较时需要的两个参数所对应的记录位于字节数组b1和b2指定开始位置s1和s2，记录长度为l1和l2，代码如下：
public interface RawComparator<T> extends Comparator<T> { public int compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2, int l2); }
以IntWritable为例，它的RawComparator实现中，compare() 方法通过readInt()直接在字节数组中读入需要比较的两个整数，然后输出Comparable接口要求的比较结果。
值得注意的是，该过程中compare()方法避免使用IntWritable对象，从而避免了不必要的对象分配，相关代码如下：
/** A Comparator optimized for IntWritable. */ public static class Comparator extends WritableComparator { public Comparator() { super(IntWritable.class); } public int compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2, int l2) { int thisValue = readInt(b1, s1); int thatValue = readInt(b2, s2); return (thisValue<thatValue ? -1 : (thisValue==thatValue ? 0 : 1)); } }
Writablecomparator是RawComparator对WritableComparable类的一个通用实现，它提供两个主要功能：
1、提供了一个RawComparator的compare()默认实现，该实现从数据流中反序列化要进行比较的对象，然后调用对象的compare()方法进行比较
2、它充当了RawComparator实例的一个工厂方法。例如，可以通过下面的代码获得IntWritable的RawComparator：
RawComparator<IntWritable> comparator = WritableComparator.get(IntWritable.class);
我们只需要把EmploeeWritable的序列化后的结果拆成成员对象，然后比较成员对象即可：
class Comparator extends WritableComparator { private static final Text.Comparator TEXT_COMPARATOR = new Text.Comparator(); public Comparator() { super(TextPair.class); } public int compara(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2, int l2) { try { int firstL1 = WritableUtils.decodeVIntSize(b1[s1]) + readVInt(b1, s1); int firstL2 = WritableUtils.decodeVIntSize(b2[s2]) + readVInt(b2, s2); int cmp = TEXT_COMPARATOR.compare(b1, s1, firstL1, b2, s2, firstL2); if(cmp != 0) { return cmp; } return TEXT_COMPARATOR.compare(b1, s1 + firstL1, l1 - firstL1, b2, s2 + firstL2, l2 - firstL2); } catch(IOException e) { throw new IllegalArgumentException(e); } } }
定制comparators
有时候，除了默认的comparator，你可能还需要一些自定义的comparator来生成不同的排序队列，看一下下面这个示例：
public int compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2, int l2) { try { int firstL1 = WritableUtils.decodeVIntSize(b1[s1])+ readVInt(b1, s1); int firstL2 = WritableUtils.decodeVIntSize(b2[s2])+ readVInt(b2, s2); return TEXT_COMPARATOR.compare(b1, s1, firstL1, b2, s2, firstL2); } catch (IOException e) { throw new IllegalArgumentException(e); } } public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b) { if(a instanceof Textpair && b instanceof TextPair) { return ((TextPair) a).first.compareTo(((TextPair) b).first); } return super.compare(a, b); }
