Hadoop 并没有使用 JAVA 的序列化，而是引入了自己实的序列化系统， package org.apache.hadoop.io 这个包中定义了大量的可序列化对象，这些对象都实现了 Writable 接口， Writable 接口是序列化对象的一个通用接口.我们来看下Writable 接口的定义。
void write(DataOutput out) throws IOException;
void readFields(DataInput in) throws IOException;
}
Writable接口抽象了两个序列化的方法Write和ReadFields，分别对应了序列化和反序列化，参数DataOutPut 为java.io包内的IO类，Writable接口只是对象序列化的一个简单声明。
2.WriteCompareable接口
WriteCompareable接口是Wirtable接口的二次封装，提供了compareTo(T o)方法，用于序列化对象的比较的比较。因为mapreduce中间有个基于key的排序阶段。
}
下面是io包简单的类图关系。
3.RawComparator接口
hadoop为序列化提供了优化，类型的比较对M/R而言至关重要，Key和Key的比较也是在排序阶段完成的，hadoop提供了原生的比较器接口RawComparator<T>用于序列化字节间的比较，该接口允许其实现直接比较数据流中的记录，无需反序列化为对象，RawComparator是一个原生的优化接口类，它只是简单的提供了用于数据流中简单的数据对比方法，从而提供优化：
public int compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2, int l2);
}
该接口并非被多数的衍生类所实现，其直接的子类为WritableComparator，多数情况下是作为实现Writable接口的类的内置类，提供序列化字节的比较。下面是RawComparator接口内置类的实现类图：
首先，我们看 RawComparator的直接实现类WritableComparator：
WritableComparator类似于一个注册表，里面通过静态map记录了所有WritableComparator类的集合。Comparators成员用一张Hash表记录Key=Class，value=WritableComprator的注册信息.
WritableComparator主要提供了两个功能
1. 提供了对原始compare()方法的一个默认实现
默认实现是 先反序列化为对像 再通过 对像比较（有开销的问题）,所以一般都会被具体writeCompatable类的Comparator类覆盖以加快效率。
try {
buffer.reset(b1, s1, l1); // parse key1
key1.readFields(buffer);
buffer.reset(b2, s2, l2); // parse key2
key2.readFields(buffer);
} catch (IOException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
return compare(key1, key2); // compare them
}
2. 充当RawComparable实例的工厂，以注册Writable的实现
例如,为了获取IntWritable的Comparator，可以直接调用其get方法。
4.WritableComparator类
接下来捡关键代码来分析writableComparator类，该类是RawComparator接口的直接子类。
代码1：registry 注册器
// registry 注册器：记载了WritableComparator类的集合
private static HashMap<Class, WritableComparator>comparators = new HashMap<Class, WritableComparator>();
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代码2：获取WritableComparator实例
说
明：hashMap作为容器类线程不安全，故需要synchronized同步，get方法根据key=Class返回对应的
WritableComparator,若返回的是空值NUll，则调用protected
Constructor进行构造，而其两个protected的构造函数实则是调用了newKey()方法进行NewInstance
WritableComparator comparator = comparators.get(c);
if (comparator == null)
comparator = new WritableComparator(c, true);
return comparator;
}
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代码3：WritableComparator构造方法
WritableComparator的构造函数源码如下：
/*
* keyClass,key1,key2和buffer都是用于WritableComparator的构造函数
*/
private final Class<? extends WritableComparable> keyClass;
private final WritableComparable key1; //WritableComparable接口
private final WritableComparable key2;
private final DataInputBuffer buffer; //输入缓冲流
protected WritableComparator(Class<? extends WritableComparable> keyClass,boolean createInstances) {
this.keyClass = keyClass;
if (createInstances) {
key1 = newKey();
key2 = newKey();
buffer = new DataInputBuffer();
} else {
key1 = key2 = null;
buffer = null;
}
}
上述的keyClass，key1,key2,buffer是记录HashMap对应的key值，用于WritableComparator的构造函数，但由其构造函数中我们可以看出WritableComparator根据Boolean createInstance来判断是否实例化key1,key2和buffer,而key1,key2是用于接收比较的两个key。在WritableComparator的构造函数里面通过newKey()的方法去实例化实现WritableComparable接口的一个对象，下面是newKey（）的源码，通过hadoop自身的反射去实例化了一个WritableComparable接口对象。
return ReflectionUtils.newInstance(keyClass, null);
}
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代码4：Compare（）方法
（1）. public int compare(Object a, Object b)；
（2）. public int compare(WritableComparable a, WritableComparable b)；
（3）. public int compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2, int l2)；
三个compare（）重载方法中，compare(Object a, Object b)利用子类塑形为WritableComparable而调用了第2个compare方法，而第2个Compare（）方法则调用了Writable.compaerTo();最后一个compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2, int l2)方法源码如下：
try {
buffer.reset(b1, s1, l1); // parse key1
key1.readFields(buffer);
buffer.reset(b2, s2, l2); // parse key2
key2.readFields(buffer);
} catch (IOException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
return compare(key1, key2); // compare them
}
Compare方法的一个缺省实现方式，根据接口key1,ke2反序列化为对象再进行比较。
利用Buffer为桥接中介，把字节数组存储为buffer后，调用key1（WritableComparable）的反序列化方法，再来比较key1,ke2，由此处可以看出，该compare方法是将要比较的二进制流反序列化为对象，再调用方法第2个重载方法进行比较。
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代码5：方法define方法
该方法用于注册WritebaleComparaor对象到注册表中，注意同时该方法也需要同步，代码如下：
comparators.put(c, comparator);
}
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代码6：余下诸如readInt的静态方法
这些方法用于实现WritableComparable的各种实例，例如 IntWritable实例：内部类Comparator类需要根据自己的IntWritable类型重载WritableComparator里面的compare（）方法，可以说WritableComparator里面的compare（）方法只是提供了一个缺省的实现，而真正的compare（）方法实现需要根据自己的类型如IntWritable进行重载，所以WritableComparator方法中的那些readInt..等方法只是底层的封装的一个实现，方便内部Comparator进行调用而已。
下面我们着重看下BooleanWritable类的内置RawCompartor<T>的实现过程:
public Comparator() {//调用父类的Constructor初始化keyClass=BooleanWrite.class
super(BooleanWritable.class);
}
//重写父类的序列化比较方法，用些类用到父类提供的缺省方法
public int compare(byte[] b1, int s1, int l1, byte[] b2, int s2, int l2) {
boolean a = (readInt(b1, s1) == 1) ? true : false;
boolean b = (readInt(b2, s2) == 1) ? true : false;
return ((a == b) ? 0 : (a == false) ? -1 : 1);
}
}
//注册
static {
WritableComparator.define(BooleanWritable.class, new Comparator());
}
总结：
hadoop
类似于Java的类包，即提供了Comparable接口（对应于writableComparable接口）和Comparator类（对应于
RawComparator类）用于实现序列化的比较，在hadoop
的IO包中已经封装了JAVA的基本数据类型用于序列化和反序列化，一般自己写的类实现序列化和反序列化需要继承WritableComparable接
口并且内置一个Comparator（继承于WritableComparator）的格式来实现自己的对象。
5.WritableFactory接口
作为工厂模式的WritableFactory，其抽象为一个接口，提供了具体的Writable对象创建实例的抽象方法newInstance()，代码如下:
public interface WritableFactory {
Writable newInstance();
}
WritableFactories类类似于WritableComparator类利用HashMap注册记录着所有实现上述接口的
WritableFactory的集合，与之不同的是WritableFactories是一个单例模式，所有的方法都是静态的。
关键代码：
private static final HashMap<Class, WritableFactory> CLASS_TO_FACTORY = new HashMap<Class, WritableFactory>();
public static Writable newInstance(Class<? extends Writable> c, Configuration conf) {
WritableFactory factory = WritableFactories.getFactory(c);
if (factory != null) {
//该方法的newInstanceof是调用了factory.newInstance()即你了实现的WritableFactory的newInstance()方法
Writable result = factory.newInstance();
if (result instanceof Configurable) {
((Configurable) result).setConf(conf);
}
return result;
} else {
return ReflectionUtils.newInstance(c, conf);
}
}
6.InputBuffer和DataInputBuffer类
类似于JAVA.IO 的装饰器模式， InputBuffer输入缓冲和DataInputBuffer数据缓冲的实现封装于内部类Buffer，该类的功能只是提供一个空的缓冲区，用于存储数据。Buffer代码如下:
public Buffer() {
super(new byte[] {});
}
public void reset(byte[] input, int start, int length) {
this.buf = input;
this.count = start+length;
this.mark = start;
this.pos = start;
}
public int getPosition() { return pos; }
public int getLength() { return count; }
}
InputBuffer和DataInputBuffer的方法委托于内部类private Buffer buffer，例如InputBuffer部分代码：
public int getPosition() { return buffer.getPosition(); }
/** Returns the length of the input. */
public int getLength() { return buffer.getLength(); }
DataInputBuffer 内置的Buffer代码如下
public Buffer() {
super(new byte[] {});
}
public void reset(byte[] input, int start, int length) {
this.buf = input;
this.count = start+length;
this.mark = start;
this.pos = start;
}
public byte[] getData() { return buf; }
public int getPosition() { return pos; }
public int getLength() { return count; }
}
两个类封装的Buffer一样,而其方法也都委托依赖于buffer,只是InputBuffer和DataInputBuffer继承于不同的类，如下：
DataInputBuffer:
}
InputBuffer:
}
7.OutputBuffer和DataOutputBuffe
类似于上文的InputBuffer和DataInputBuffer,hadoop 的OutputBuffer和DataOutputBuffer的实现与之相似，同样是利用内部类的引用，而关键的代码在于内部类Buffer：
public byte[] getData() { return buf; }
public int getLength() { return count; }
public void reset() { count = 0; }
public void write(InputStream in, int len) throws IOException {
int newcount = count + len;
if (newcount > buf.length) {
byte newbuf[] = new byte[Math.max(buf.length << 1, newcount)];
System.arraycopy(buf, 0, newbuf, 0, count);
buf = newbuf;
}
IOUtils.readFully(in, buf, count, len);
count = newcount;
}
}