前言：為什麽Hadoop基本類型還要定義序列化？

　　1、Hadoop在集群之間通信或者RPC調用時需要序列化，而且要求序列化要快，且體積要小，占用帶寬小。

　　2、java的序列化機制占用大量計算開銷，且序列化結構體積過大，它的引用機制也導致大文件不能被切分，浪費空間，此外，很難對其他語言進行擴展使用。

　　3、java 的反序列化過程每次都會構造新的對象，不能復用對象。

Hadoop定義了兩個序列化相關的接口

　　-Writable

　　-Comparable

WritableComparable接口相當於繼承了上述兩個接口的新接口。

Public interface WritableComparable<T> extends Writable,Comparable<T>
Writable接口

　　　基於DataInput與DataOutput的簡單高效可序列化接口，就是org.apache.hadoop.io.Writable接口

　　　幾乎所有的hadoop可序列化對象都必須實現這個接口有2個方法，Write，readFiles

下面以IntWritable為例，它把java的int類型封裝成了Writable序列化格式，並且可以通過set（）設置它的值

　　　-new IntWritable().set(100); 　　-new IntWritable(100);

　　　 WritableComparable接口

　　類似java的Comparable接口，用於類型的比較。MR其中一個階段叫排序，默認使用Key來排序。Hadoop提供了一個優化接口RawComparator。

　　Public interface RawComparator<T> extends Comparator<T>{
　　　　Public int compare(byte[] b1,int s1,int l1,byte[] b2,int s2,int l2);
　　}
　　可以比較b1和b2，允許執行者直接比較數據流記錄，而無須先把數據流反序列化成對象，這樣可以避免新建對象的開銷

　　例子：

Hadoop IO操作之序列化