readFields()在hadoop可写类中的使用.io api

Question

我是map-reduce的新手。我想知道当我们在hadoop中实现自定义数据类型时，readfields和write方法的用途是什么?例如,

     public class Point3D implements Writable {
     public float x;
     public float y;
     public float z;
  public Point3D(float x, float y, float z) {
    this.x = x;
    this.y = y;
    this.z = z;
  }
  public Point3D() {
    this(0.0f, 0.0f, 0.0f);
  }
  public void write(DataOutput out) throws IOException {
    out.writeFloat(x);
    out.writeFloat(y);
    out.writeFloat(z);
  }
  public void readFields(DataInput in) throws IOException {
    x = in.readFloat();
    y = in.readFloat();
    z = in.readFloat();
  }
  public String toString() {
    return Float.toString(x) + ", "
    + Float.toString(y) + ", "
    + Float.toString(z);
  }
  public void set(float x, float y, float z)
 {
 this.x=x;
 this.y=y;
 this.z=z;
 }
}

在上面的例子中，自定义记录器使用set方法来设置x、y和z的值。因此，我们最终在映射器中获得这些值。但是为什么需要readfeals和write()方法呢?请帮助。

Answer 1

readfields()和write()方法用于读取和写入序列化的数据，以便在网络上传输。

下面的问题解释了可写文件的必要性。

在Hadoop MapReduce中为Java类型提供可写包装器类的原因是什么?