为什么 Hadoop 需要引入这些新类？他们似乎只是使界面复杂化
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为了以 Hadoop 方式处理对象。例如，hadoop 使用Text而不是 java 的String. hadoop 中的Text类类似于 java String，但是Text实现了Comparable、Writable和等接口WritableComparable。
这些接口都是 MapReduce 所必需的；该Comparable接口用于reducer对key进行排序时的比较，Writable可以将结果写入本地磁盘。它不使用java Serializable，因为javaSerializable对于hadoop来说太大或太重，Writable可以以非常轻的方式序列化hadoop对象。
于 2013-10-18T03:44:37.333 回答
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因为在大数据世界中，结构化对象需要序列化为字节流，以便在网络上移动或持久化到集群上的磁盘……然后根据需要再次反序列化。当您拥有像 Facebook 规模的大量数据要存储和移动时，您的数据需要高效，并且需要尽可能少的存储空间和移动时间。
String而且Integer简直太“胖”了。Text和IntWritable分别在表示相同类型信息的字节数组之上提供了更简单的抽象。
于 2013-10-18T03:49:03.737 回答
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从 Apache 文档页面：
Writable接口被描述为
一个可序列化的对象，它实现了一个简单、高效的序列化协议，基于
DataInput和DataOutput。
有了这个新的 API，您就不会遇到麻烦。这些新类的序列化过程是crisp和compact.
为了 Hadoop 的有效性，应该优化序列化/反序列化过程，因为集群中的节点之间发生了大量的远程调用。所以序列化格式应该是快速、紧凑、可扩展和可互操作的。由于这个原因，Hadoop 框架提出了一个 IO 类来替换 Java 原始数据类型。例如IntWritbale为int,LongWritable为long,Text为String等
您可以在Hadoop 权威指南：第 4 版中找到有关此主题的更多详细信息
于 2016-05-16T10:05:17.217 回答
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一些更好的信息：
他们有两个相关的功能
他们有“可写”接口——他们知道如何显式地写入数据输出流并从数据输入流中读取。
它们通过 set() 操作进行内容更新。这使您可以重复使用相同的值，而无需创建新实例。如果重复调用相同的映射器或reducer，效率会更高：您只需在构造函数中创建可写实例并重用它们
相比之下，Java 的 Serializable 框架“神奇地”序列化对象——但它以一种有点脆弱的方式执行此操作，并且通常无法读取由旧版本类生成的值。Java 对象流旨在将对象图发送回——它必须记住已经推出的每个对象引用，并在返回的路上做同样的事情。可写文件被设计为自包含的。
这来自：http ://hortonworks.com/community/forums/topic/why-hadoop-uses-default-longwritable-or-intwritable/
于 2015-03-12T14:51:16.040 回答